MATLAB多模态神经网络动态分类与智能预测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，融合多种神经网络预测算法，构建统一的多模态分类框架。系统通过并行处理与联合分析实现特征融合与权值共享，支持动态算法组合优化，提升分类与预测的准确性与自适应性。

详 情 说 明

基于多模态神经网络的动态分类与智能预测系统

项目介绍

本项目是一个集成了多种相关性神经网络预测算法的统一多模态分类框架。系统能够通过不同的神经网络模型对输入数据进行并行处理与联合分析，实现特征融合与权值共享。系统支持动态选择最优预测算法组合，实现基于数据特征的自适应分类策略，并提供模型性能对比分析、可视化决策过程和预测置信度评估功能。

功能特性

• 多模态数据处理：支持结构化数据、时序数据、图像数据和文本数据等多种数据类型
• 深度神经网络集成架构：集成多种先进的神经网络模型进行并行处理
• 自适应特征融合技术：实现多源数据的有效特征提取和融合
• 多算法协同优化机制：根据数据特征动态选择最优算法组合
• 全面的输出分析：提供分类结果、模型评估、可视化分析和预测置信度评估
• 灵活的数据格式支持：支持.mat/.csv/.xlsx/.jpg/.png/.txt等多种数据格式

使用方法

数据准备

准备输入数据，支持以下格式：

• 结构化数据：数值型特征矩阵(m×n维)，包含分类标签列
• 时序数据：时间序列数据集，支持多变量时间序列输入
• 图像数据：标准尺寸的RGB或灰度图像矩阵
• 文本数据：经过预处理的词向量或TF-IDF特征矩阵

运行系统

1. 确保满足系统要求
2. 配置相应参数
3. 执行主程序启动系统
4. 按照提示选择数据文件和配置选项
5. 查看输出结果和分析报告

结果分析

系统将生成：

• 预测类别标签及对应的概率分布向量
• 准确率、召回率、F1-score等多指标评估报告
• 特征重要性热力图、决策边界图、学习曲线等可视化分析
• 每个预测结果的置信度分数及不确定性度量
• 针对当前数据特征的最优算法组合建议

系统要求

硬件要求

• 内存：不低于8GB（推荐16GB及以上）
• 存储空间：不低于10GB可用空间
• GPU：支持CUDA的NVIDIA GPU（可选，用于加速训练）

软件要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• 必要的工具箱：深度学习工具箱、统计和机器学习工具箱等
• 操作系统：Windows 10/11，Linux或macOS

文件说明

main.m文件作为系统的主要入口点，实现了整体流程控制与核心功能调度。它负责初始化系统环境参数，协调数据加载与预处理模块的工作，调用多模态神经网络模型进行训练与预测分析，管理自适应算法选择与特征融合过程，并生成最终的可视化结果与性能评估报告。该文件整合了系统的各项关键能力，确保不同模块间的数据流高效传递与协同运作。