MATLAB实现的概率神经网络模式识别与智能建模系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用概率神经网络（PNN）构建智能建模系统，通过学习数据的概率分布特征实现高效分类与识别。系统强调模型的解释性与鲁棒性，适用于复杂模式识别任务。

详 情 说 明

基于概率神经网络的模式识别与智能建模系统

项目介绍

本项目是一个基于概率神经网络（PNN）的高级模式识别与智能建模系统。系统核心在于利用PNN学习输入数据的概率分布特征，实现高效的分类与识别任务。通过神经网络的概率建模能力，本系统显著增强了模型的解释性和鲁棒性，并借助智能算法优化识别精度。项目适用于数据分类、异常检测、预测建模等多种应用场景。

功能特性

• 高效模式识别：基于概率神经网络，实现快速、准确的分类与识别。
• 概率输出与置信度评估：不仅输出类别标签，还提供概率分布和模型置信度评分，增强决策可信度。
• 强大的概率密度估计：能够可视化数据的概率密度分布，辅助理解数据特征。
• 全面的性能评估：自动生成详细的分类性能报告，包括混淆矩阵、准确率、召回率等关键指标。
• 良好的鲁棒性：对数据中的噪声和异常值具有一定的容忍度。

使用方法

1. 数据准备：准备您的数据集。数据应为矩阵格式（N×M），其中N为样本数量，M为特征维度。同时需要提供对应的类别标签向量。
2. 配置参数：根据您的数据特性，在代码中设置或调整PNN模型的关键参数（如平滑因子Sigma）。
3. 运行系统：执行主程序文件。系统将自动进行数据加载、模型训练（模式学习）与测试。
4. 结果分析：查看系统输出的分类结果、置信度评分、概率密度估计图以及性能评估报告，对模型效果进行分析。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)
• 依赖工具包：主要基于MATLAB核心功能，无需额外安装特定工具箱。

文件说明

主程序文件承载了系统的核心流程与控制逻辑。它主要负责完成数据的导入与预处理、概率神经网络模型的初始化与训练（模式学习）过程、对测试样本进行分类识别、计算并输出各类别的归属概率及模型置信度、生成概率密度相关的可视化图表，以及对模型的整体分类性能进行评估并输出综合报告。