基于RBF神经网络的MATLAB智能分类与故障诊断系统

资 源 简 介

本项目实现基于MATLAB的RBF神经网络智能分类系统。系统通过数据预处理、特征提取和自主设计的RBF网络模型，实现高效的分类识别功能，特别适用于工业设备故障诊断应用场景。

详 情 说 明

基于RBF神经网络的智能分类识别与故障诊断系统

项目介绍

本项目实现了一个基于径向基函数（RBF）神经网络的智能分类识别系统。系统能够对输入的多维数据进行预处理和特征提取，通过自主设计的RBF神经网络模型进行分类识别。该系统具有广泛的适用性，可用于工业故障诊断（如电机轴承故障识别）、模式识别（如手写数字分类）以及其他多类别分类问题。系统提供完整的训练和测试模块，支持参数灵活调整，以满足不同应用场景的需求。

功能特性

• 智能分类识别：基于RBF神经网络实现高效的多类别分类
• 数据预处理：自动完成数据清洗、归一化和特征提取
• 模型优化：采用交叉验证技术优化网络参数，提高模型泛化能力
• 灵活配置：用户可根据具体需求调整网络结构和参数设置
• 性能评估：提供准确率、召回率、F1分数等多项评估指标
• 诊断报告：输出详细的分类结果和置信度分析

使用方法

1. 数据准备：准备带标签的多维数据集（如传感器信号特征、图像特征等）
2. 参数配置：根据数据类型和分类需求设置网络参数
3. 模型训练：运行训练模块构建RBF神经网络分类模型
4. 测试验证：使用测试数据验证模型性能
5. 结果分析：查看分类结果、置信度及性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 至少4GB内存（处理大型数据集建议8GB以上）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括数据加载与预处理、RBF神经网络初始化、模型训练过程、分类识别操作以及结果可视化。该文件实现了完整的分类流程控制，用户可通过修改相应参数配置来适应不同的应用场景，同时提供了性能评估和结果输出功能。