基于RBF神经网络的模式识别与预测MATLAB系统

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的径向基函数（RBF）神经网络解决方案，集成数据预处理、训练、验证和预测功能。用户可自定义加载数据集，支持灵活应用扩展，自动确定网络参数以优化性能。

详 情 说 明

基于RBF神经网络的模式识别与预测系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的径向基函数（RBF）神经网络模型，专门用于模式识别与预测任务。系统采用模块化设计，集成了数据预处理、网络训练、模型验证和预测等完整流程。通过先进的最小二乘参数优化和交叉验证技术，系统能够自动确定最佳网络结构，为用户提供高精度的分类和回归解决方案。

功能特性

• 自适应网络构建：自动确定最优隐层节点数量，避免人工调参的复杂性
• 多基函数支持：提供高斯函数、多二次函数等多种径向基函数选择
• 智能参数优化：采用最小二乘法高效调整网络参数，确保快速收敛
• 全面性能评估：提供训练/测试误差、准确率、召回率等多维度评估指标
• 可视化分析：实时展示误差收敛曲线、分类边界和预测结果对比
• 模型持久化：支持训练结果的保存与加载，便于模型复用

使用方法

数据准备

1. 准备训练数据集：N×M维矩阵（N个样本，M个特征）
2. 准备测试数据集：K×M维矩阵（K个测试样本）
3. 准备目标输出：N×1维向量（分类）或N×P维矩阵（回归）

参数配置

根据需要设置网络参数：

• 隐层节点数量（可选自动优化）
• 基函数类型（高斯、多二次等）
• 学习率及其他训练参数

执行流程

1. 运行主程序启动系统
2. 加载训练数据和测试数据
3. 配置网络参数或使用默认设置
4. 启动训练过程，系统将自动完成网络构建和优化
5. 查看性能指标和可视化结果
6. 保存训练好的模型供后续使用

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合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、隐层节点自适应确定、网络参数训练优化、模型性能验证评估、预测结果生成以及训练过程与结果的可视化展示。该文件通过协调各功能模块的工作流程，实现了从数据输入到模型输出的完整处理链路。