基于BP神经网络的MATLAB分类与回归系统实现

资 源 简 介

本项目完整实现MATLAB环境的BP神经网络，涵盖数据预处理、网络配置、训练验证与可视化分析。用户可自定义网络结构与训练参数，高效完成分类/回归预测任务。

详 情 说 明

基于BP神经网络的MATLAB分类/回归系统设计与实现

项目介绍

本项目基于MATLAB平台构建了一个完整的误差反向传播（BP）神经网络系统，专为分类与回归任务设计。系统实现了从数据预处理、网络结构配置、模型训练到性能评估的完整流程，支持用户灵活调整网络超参数，并通过直观的可视化图表展示训练过程与预测结果。

功能特性

• 灵活的模型配置：支持自定义网络隐藏层数量、各层神经元节点数、学习率、最大训练迭代次数等关键参数。
• 多种激活函数：内置Sigmoid、Tanh、ReLU等多种激活函数选项，以适应不同数据特性。
• 完整的训练流程：集成数据标准化/归一化、网络权重初始化、基于梯度下降的误差反向传播训练算法。
• 全面的性能评估：

* 分类任务：输出准确率、召回率、F1分数及混淆矩阵。 * 回归任务：输出均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等指标。

• 可视化分析：动态绘制训练过程中的损失函数收敛曲线，直观展示模型学习状态与性能表现。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据集准备为N×M的数值矩阵（N为样本数，M为特征维数），标签数据准备为N×1的向量（分类任务为离散类别标签，回归任务为连续值）。
2. 配置参数：在脚本中设置网络结构（如[10, 5]代表两个隐藏层，分别有10和5个神经元）、学习率、迭代次数、激活函数类型等。
3. 运行训练：执行主程序，系统将自动进行数据预处理并开始训练神经网络模型。
4. 查看结果：程序运行完毕后，将在命令行输出关键性能指标，并生成损失曲线等图表。训练好的模型参数可用于对新数据进行预测。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必需工具箱：神经网络工具箱 (Neural Network Toolbox)。

文件说明

主程序文件集成了项目的所有核心功能，包括：执行数据加载与预处理操作，接收用户对神经网络结构的参数设置，根据配置初始化网络权重与结构，调用反向传播算法进行模型训练与迭代优化，利用训练好的模型对测试集进行预测并计算相关性能指标，以及绘制并展示训练损失变化曲线和最终评估结果图表。