MATLAB实现的GMM-PNN混合模型智能模式识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，结合高斯混合模型(GMM)与概率神经网络(PNN)，构建高效的混合分类系统。系统通过GMM建模数据概率分布，利用PNN实现快速贝叶斯分类，并支持在线增量学习，可动态优化模型性能。适用于复杂模式识别场景。

详 情 说 明

基于GMM-PNN混合模型的智能模式识别系统

项目介绍

本项目实现了一个结合高斯混合模型(GMM)与概率神经网络(PNN)的混合分类系统。系统通过GMM对输入数据进行概率分布建模，利用PNN实现快速模式分类与贝叶斯决策。支持在线增量学习功能，能够动态更新网络参数以适应新数据。系统特别适用于小样本训练场景，具备强鲁棒性和高分类精度，可广泛应用于生物特征识别、医疗影像分析等模式识别任务。

功能特性

• 混合模型架构：结合GMM的概率建模能力和PNN的快速分类优势
• 在线增量学习：支持动态更新模型参数，适应数据分布变化
• 小样本优化：针对训练数据稀缺场景进行专门优化
• 多维度输出：提供分类标签、后验概率、置信度评分等丰富信息
• 灵活配置：支持GMM组件数量、PNN平滑参数等多种超参数调整
• 性能监控：实时输出模型状态指标和增量学习报告

使用方法

数据输入格式

• 训练数据：多维特征向量集合（如MFCC语音特征、图像HOG特征等）
• 实时数据：单条或多条待分类的特征向量
• 参数配置：GMM组件数量、PNN平滑参数、分类阈值等超参数

输出结果

1. 分类结果：输入样本的类别标签及对应的后验概率
2. 置信度评估：每个分类结果的置信度分数
3. 模型状态：当前模型的训练状态和性能指标（如分类准确率、混淆矩阵）
4. 增量学习报告：在线更新后的模型变更日志

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 存储空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括模型初始化、训练数据预处理、GMM参数估计、PNN网络构建、分类决策计算以及增量学习算法执行。该文件整合了数据输入输出接口、模型训练流程和实时分类功能，同时负责系统参数配置管理和性能指标监控。