MATLAB神经网络模式识别实验系统：感知器模型与BP算法实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了单层感知器线性分类与多层前馈神经网络，应用反向传播算法进行非线性模式识别。支持Sigmoid、Tanh、ReLU等激活函数，并提供训练过程可视化功能，适用于模式识别与机器学习教学实验。

详 情 说 明

基于感知器模型与反向传播算法的神经网络模式识别实验系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的神经网络模式识别实验系统，集成了单层感知器模型和多层前馈神经网络。系统支持线性分类和非线性模式识别任务，通过反向传播算法进行网络训练，并提供全面的可视化分析和性能评估功能。该系统适用于机器学习教学实验和基础模式识别研究。

功能特性

• 单层感知器模型：实现线性可分数据的分类任务
• 多层前馈神经网络：构建包含隐藏层的神经网络结构
• 反向传播算法：采用梯度下降优化方法训练网络参数
• 多种激活函数：支持Sigmoid、Tanh、ReLU等常用激活函数
• 训练过程可视化：实时显示误差曲线和权重变化趋势
• 性能评估体系：提供准确率、混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数等指标
• 自定义网络配置：支持灵活设置网络结构和训练参数
• 决策边界可视化：展示二维特征空间的分类边界

使用方法

1. 数据准备：准备N×M维特征矩阵和N×1维标签向量
2. 参数设置：配置隐藏层数量、神经元个数、学习率、迭代次数等参数
3. 激活函数选择：从预设函数库中选择合适的激活函数
4. 数据集划分：设置训练集与测试集比例（默认70%/30%）
5. 模型训练：启动神经网络训练过程，观察实时可视化结果
6. 性能评估：查看测试集分类结果和模型性能报告
7. 预测应用：使用训练好的模型对新样本进行分类预测

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持矩阵运算和图形绘制的标准MATLAB环境
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据加载与预处理、神经网络模型的构建与初始化、训练过程的执行与控制、多种激活函数的前向传播与梯度计算、误差反向传播与权重更新、训练过程的实时可视化显示、模型在测试集上的性能评估与结果分析，以及分类决策边界的绘制与展示。该文件通过模块化设计整合了系统的完整工作流程，为用户提供了一站式的神经网络模式识别实验平台。