基于BP神经网络的鸢尾花分类MATLAB实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现三层BP神经网络，通过鸢尾花数据集进行训练与测试。包含数据预处理、网络构建、反向传播算法优化等功能，实现高精度的鸢尾花品种分类。

详 情 说 明

基于BP神经网络的鸢尾花分类系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个基于三层BP神经网络的鸢尾花分类系统。系统能够自动构建神经网络结构，通过反向传播算法优化权重参数，对鸢尾花数据集进行有效分类。项目包含了完整的数据预处理、网络训练、可视化分析和性能评估功能，为用户提供了一个可配置、易使用的分类解决方案。

功能特性

• 神经网络架构：构建包含输入层、隐藏层和输出层的标准三层BP神经网络
• 数据预处理：实现数据归一化处理和训练集/测试集自动划分
• 参数可配置：支持学习率、训练次数、隐藏层节点数等关键参数灵活调整
• 训练可视化：实时显示训练过程中的误差收敛曲线
• 性能评估：提供分类准确率、混淆矩阵、精确率、召回率和F1分数等多维度评估指标
• 分类预测：对测试样本进行类别预测，输出详细的分类结果

使用方法

1. 数据准备：系统自动加载内置的鸢尾花数据集（150个样本，4个特征，3个类别）
2. 参数设置：根据需要调整网络参数（学习率建议0.01-0.1，训练次数100-1000，隐藏层节点5-15）
3. 训练网络：运行训练程序，系统将自动进行数据预处理并开始网络训练
4. 结果查看：观察误差收敛曲线，查看训练完成后生成的分类准确率和性能报告
5. 模型评估：分析混淆矩阵和各类评估指标，了解模型在不同类别上的分类效果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB内存，推荐8GB以上
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了数据加载与预处理、神经网络参数初始化、前向传播与反向传播计算、模型训练过程控制、实时误差监控与可视化、测试集分类预测、性能指标计算与结果显示等核心功能模块，通过模块化设计实现了从数据输入到结果输出的完整分类流程。