MATLAB神经网络训练工具：基于Rprop算法的弹性反向传播实现

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了改进的Rprop算法，专门用于多层感知机(MLP)神经网络的训练。工具支持自动初始化网络参数，并通过弹性权重更新机制有效避免传统梯度下降的问题，提升训练效率和稳定性。

详 情 说 明

基于Rprop算法的MATLAB神经网络训练工具

项目介绍

本项目实现弹性反向传播(Rprop)算法在MATLAB环境下的神经网络训练功能。该工具能够自动配置多层感知机(MLP)神经网络的初始参数，使用改进的Rprop算法进行权重更新，有效避免传统梯度下降方法中学习率选择的难题。通过优化矩阵运算和算法实现，提供了高效的神经网络训练解决方案。

功能特性

• 自动网络配置：支持自定义隐藏层数量和各层神经元数量，自动初始化网络参数
• Rprop优化算法：实现改进的弹性反向传播算法，无需手动设置学习率
• 多激活函数支持：提供Sigmoid、Tanh、ReLU等多种激活函数选择
• 实时训练监控：可视化显示训练过程中的误差变化曲线
• 多种训练模式：支持批量训练和增量训练两种训练策略
• 全面评估模块：包含模型性能分析和评估功能，输出准确率、均方误差等指标

使用方法

数据准备

输入训练数据集（N×M数值矩阵，N为样本数，M为特征维度）和目标输出矩阵（N×K，K为输出节点数）

参数设置

配置网络结构（隐藏层数量、各层神经元数）和训练参数（最大迭代次数、误差容忍度、Rprop算法参数Δ₀、Δ_max、Δ_min等）

执行训练

运行主程序开始网络训练，实时观察训练进度和误差变化

结果获取

获得训练完成的神经网络模型（含权重矩阵和偏置向量）、训练过程记录、性能评估报告以及可用于新数据预测的函数句柄

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持矩阵运算的MATLAB基本环境
• 推荐内存4GB以上，用于处理大型数据集

文件说明

主程序文件实现了完整的神经网络训练流程，包括网络初始化、Rprop算法核心逻辑、前向传播与反向传播计算、训练过程可视化监控、模型评估指标计算以及预测功能封装。该文件整合了所有关键模块，提供统一的训练接口和结果输出管理。