基于MATLAB的BP神经网络分类器实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了一个三层BP神经网络分类器，通过对鸢尾花数据集进行数据预处理、网络训练和分类预测，帮助初学者掌握神经网络的基本原理和MATLAB编程技巧。

详 情 说 明

基于BP神经网络的简单分类器设计与实现

项目介绍

本项目旨在帮助初学者通过MATLAB掌握BP神经网络的基本原理和应用。项目实现了一个简单的三层BP神经网络，并通过经典鸢尾花数据集进行模型训练与分类。代码包含完整的数据预处理、网络构建、训练过程和结果可视化部分，每个步骤配有详细注释说明，适合学习者逐步理解BP神经网络的工作流程和MATLAB的神经网络工具箱使用方法。

功能特性

• 数据预处理: 自动加载鸢尾花数据集，进行数据标准化和训练集/测试集划分
• 网络构建: 实现三层BP神经网络结构（输入层、隐藏层、输出层）
• 模型训练: 使用反向传播算法进行网络训练，支持训练参数自定义
• 结果评估: 提供测试集分类准确率和混淆矩阵可视化
• 训练过程可视化: 实时显示训练误差曲线，便于观察收敛情况

使用方法

1. 确保MATLAB环境已正确安装
2. 将项目文件添加到MATLAB路径中
3. 运行主程序文件
4. 程序将自动完成以下流程：

- 加载并预处理鸢尾花数据集 - 构建BP神经网络模型 - 进行模型训练并显示误差曲线 - 评估模型性能并显示分类结果 - 生成混淆矩阵可视化图表

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）
• 统计分析工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox，用于数据预处理）

文件说明

主程序文件整合了完整的BP神经网络分类器实现流程，涵盖了从数据加载、预处理到网络构建、训练、测试及结果可视化的全部核心功能。具体包括数据集的读取与标准化处理、网络结构的参数配置、训练过程的执行与监控、模型性能的量化评估以及分类结果的图形化展示等关键环节。