基于MATLAB的BP神经网络图像分类系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了一个基于BP神经网络的图像分类系统，支持图像预处理、特征提取和模型训练。用户可自定义参数进行调试，系统具备良好的扩展性和分类准确性，适用于多种图像数据集。

详 情 说 明

基于BP神经网络的图像分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于反向传播（BP）神经网络的图像分类系统。系统能够对输入的图像进行预处理，提取特征并训练BP神经网络模型，最终实现对输入图像的自动分类。用户可以对不同图片集进行参数调试，系统具备良好的适应性和可扩展性。

功能特性

• 图像预处理：对输入图像进行标准化处理
• 特征提取：从图像中提取有效特征用于训练
• BP神经网络：实现完整的正向传播和误差反向传播算法
• 参数可调：支持学习率、隐藏层节点数、训练轮次等参数配置
• 模型评估：提供混淆矩阵、准确率、精确率、召回率等评估指标
• 可视化：展示训练误差曲线和分类准确率变化

使用方法

数据准备

1. 准备训练数据集，包含多个类别的图像文件（JPG、PNG格式）
2. 准备待分类的测试图像文件

参数设置

配置网络参数：学习率、隐藏层节点数、训练轮次等

运行系统

执行主程序开始训练和测试

结果查看

• 查看模型训练过程中的误差曲线和分类准确率
• 获取测试图像的预测类别标签及概率分布
• 分析性能评估指标：混淆矩阵、分类准确率、精确率、召回率

系统要求

• MATLAB 2018a 或更高版本
• 图像处理工具箱
• 神经网络工具箱

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括图像数据加载与预处理、神经网络模型构建、模型训练过程控制、分类预测执行以及结果可视化展示等主要模块的实现。