MATLAB实现基于SMC与RJ-MCMC的在线贝叶斯神经网络模型选择系统

资 源 简 介

本项目提供了一种基于序列蒙特卡洛(SMC)和可逆跳转MCMC(RJ-MCMC)的在线贝叶斯模型选择框架，专用于神经网络结构优化。系统能够动态估计最佳神经元数量与模型参数，实现高效的在线学习与自适应调整，适用于动态数据环境下的智能建模。

详 情 说 明

基于序列蒙特卡洛与可逆跳转MCMC的在线贝叶斯神经网络模型选择系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的在线贝叶斯模型选择框架，专门针对神经网络结构优化问题。系统通过结合序列蒙特卡洛（SMC）方法和可逆跳转马尔可夫链蒙特卡洛（RJ-MCMC）技术，能够在数据流式输入的环境中动态调整神经网络复杂度，同时估计最佳神经元数量和模型参数。该方法突破了传统固定结构神经网络的限制，为自适应机器学习系统提供了理论支持与实践工具。

功能特性

• 在线模型选择：实时动态调整神经网络神经元数量，适应数据分布变化
• 贝叶斯推断：基于完整的贝叶斯框架，同时估计模型结构和参数后验分布
• 混合算法设计：结合SMC方法的粒子传播优势和RJ-MCMC的模型空间探索能力
• 实时监控：提供算法收敛过程可视化，支持运行时参数调整
• 置信度评估：输出模型选择的可信度指标，辅助决策分析
• 灵活配置：支持用户自定义先验分布、算法参数和监控选项

使用方法

输入配置

1. 数据准备：提供神经网络训练数据集，包括特征矩阵和对应的标签向量
2. 先验设置：配置模型参数的先验分布类型和超参数
3. 算法参数：设置粒子数量、迭代次数、模型跳转概率等运行参数
4. 监控选项：指定可视化参数（如par.doPlot）控制实时监控界面的显示内容

运行流程

1. 初始化系统参数和数据加载
2. 启动SMC-RJ-MCMC混合算法进行在线推理
3. 实时显示算法收敛状态和模型选择进度
4. 输出最终优化结果和统计指标

输出结果

• 最优神经网络结构（神经元数量估计）
• 模型参数后验分布估计
• 各候选模型的概率权重分布
• 算法收敛过程可视化图表
• 实时仿真监控界面
• 模型选择置信度定量指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 推荐内存：8GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括算法流程调度、数据预处理、参数初始化、混合推理引擎执行以及结果可视化功能。具体整合了序列蒙特卡洛粒子滤波过程、可逆跳转马尔可夫链蒙特卡洛的模型空间探索机制、实时监控界面的生成与更新，以及最终模型选择决策的输出生成。