MATLAB实现可配置多层感知机的XOR逻辑分类实验系统

资 源 简 介

本项目提供了一个基于MATLAB的多层感知机模型，专门用于XOR逻辑分类问题的参数化实验。用户可灵活调整隐藏层神经元数量、学习率等参数，实时观察训练误差曲线与决策边界变化，便于深入理解神经网络训练过程。

详 情 说 明

基于多层感知机的XOR逻辑分类可调参数实验系统

项目介绍

本项目实现了一个可配置的多层感知机模型，专门用于解决经典的XOR逻辑分类问题。通过调整隐藏层神经元数量、学习率、训练目标误差等关键参数，用户可以直观观察神经网络模型的训练过程和分类效果。系统提供实时可视化功能，包括误差收敛曲线、决策边界变化和分类准确率分析，为理解神经网络工作原理提供实验平台。

功能特性

• 参数可配置：支持隐藏层神经元数量（2-10）、学习率（0.1-1.0）、目标误差阈值（0.001-0.1）的灵活调整
• 训练过程可视化：实时显示误差收敛曲线和权重变化趋势
• 分类效果展示：动态呈现决策边界演变过程和测试样本分类结果
• 性能分析报告：自动生成训练误差、迭代次数、参数配置等模型性能指标
• 预测功能：支持对新输入样本的类别预测概率和最终分类结果输出

使用方法

1. 运行主程序文件启动实验系统
2. 在参数设置界面调整隐藏层神经元数量、学习率和目标误差
3. 点击训练按钮开始模型训练，观察实时可视化结果
4. 查看训练完成后生成的性能报告和分类效果图
5. 可通过修改参数重新训练，比较不同配置下的模型表现

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装MATLAB基本绘图工具箱
• 建议屏幕分辨率1280×720以上以获得最佳可视化效果

文件说明

主程序文件集成了神经网络模型构建、参数配置界面、训练过程控制、实时可视化展示和性能分析报告生成等核心功能。具体实现了多层感知机的前向传播计算、基于反向传播的权重优化算法、训练误差动态监控、决策边界绘制模块以及用户交互界面管理。该文件作为系统的中央控制器，协调各功能模块协同工作，确保实验流程的完整性和用户体验的连贯性。