MATLAB小波贝叶斯神经网络工具箱：集成蒙特卡罗优化的高效分类系统

资 源 简 介

该MATLAB工具箱通过小波变换提取数据特征，结合贝叶斯神经网络实现精准分类，并集成蒙特卡罗方法优化模型参数。支持多维数据特征降维、模型训练、预测及性能评估。

详 情 说 明

基于小波特征提取与贝叶斯神经网络的蒙特卡罗优化分类工具箱

项目介绍

本项目开发了一个集成了小波特征提取、贝叶斯神经网络与蒙特卡罗优化的模式分类工具箱。该工具箱旨在为多维数据分析提供一套完整的解决方案，通过小波变换实现特征降维，利用贝叶斯神经网络进行不确定性量化分类，并采用蒙特卡罗方法优化模型参数，显著提升分类精度与模型鲁棒性。

功能特性

• 多源数据支持：兼容时序数据、图像数据和表格数据，支持MATLAB矩阵(.mat)、CSV和Excel格式输入
• 智能特征提取：基于小波多尺度分析技术自动提取数据关键特征，降低维度冗余
• 贝叶斯深度学习：构建具有不确定性量化能力的神经网络，提供可靠的分类概率输出
• 自适应优化：采用蒙特卡罗方法自动搜索最优神经网络结构与训练参数
• 全面评估体系：提供分类准确率、混淆矩阵、ROC曲线等多维度性能评估指标
• 可视化分析：支持特征重要性排序、小波分解可视化、优化过程收敛曲线等图形化展示

使用方法

数据准备

准备特征数据与对应标签文件，确保数据格式符合要求（特征数据为数值矩阵，标签为整数或类别名称）。

基本流程

1. 配置输入参数（可选：小波基函数、网络结构、蒙特卡罗迭代次数等）
2. 运行主程序进行特征提取与模型训练
3. 查看训练结果与性能评估指标
4. 使用训练好的模型对新数据进行分类预测

参数配置示例

通过修改配置文件或直接在主函数中设置参数，可调整小波分解层数、神经网络隐藏层节点数、蒙特卡罗采样次数等关键参数。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux发行版或macOS
• MATLAB版本：R2020a或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox，Statistics and Machine Learning Toolbox，Deep Learning Toolbox
• 内存建议：至少8GB RAM（处理大型数据集时推荐16GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了小波特征提取、贝叶斯神经网络构建、蒙特卡罗参数优化、模型训练与评估等核心功能模块，实现了从数据预处理到分类预测的完整工作流程。该文件通过协调各算法组件，为用户提供一站式的分类解决方案，并生成详细的性能报告与可视化结果。