MATLAB神经网络设计与分析教学演示系统

资 源 简 介

基于Hagan-Demuth-Beale教材配套MATLAB程序包，完整实现《Neural Network Design》核心算法。提供感知器、BP、RBF等经典网络的交互式构建环境，支持训练过程动态可视化，助力机器学习教学与实践。

详 情 说 明

神经网络设计与分析教学演示系统

项目介绍

本项目基于Hagan-Demuth-Beale的经典教材《Neural Network Design》，实现了一套完整的神经网络教学演示系统。系统通过MATLAB图形用户界面(GUI)为神经网络教学提供直观的交互式学习环境，完整再现教材中的核心算法和概念，支持从基础感知器到复杂网络结构的全方位演示与分析。

功能特性

• 完整算法实现：精确实现教材中感知器、BP网络、RBF网络等经典神经网络的核心算法
• 交互式构建环境：提供直观的可视化界面，支持用户动态配置网络结构和训练参数
• 训练过程可视化：实时动态展示权重更新过程和误差收敛曲线，深入理解学习机制
• 标准数据集集成：内置鸢尾花分类、XOR问题、字符识别等教材配套标准测试数据集
• 自定义数据支持：支持用户导入CSV格式的自定义训练数据，进行个性化实验
• 性能分析工具：提供混淆矩阵、学习曲线、泛化能力测试等全面性能评估功能

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件进入图形用户界面
2. 选择网络类型：通过下拉菜单选择感知器、BP网络或RBF网络等结构
3. 配置参数：设置学习率、训练次数、隐藏层节点数等训练参数
4. 加载数据：选择标准数据集或导入自定义CSV格式数据文件
5. 开始训练：启动训练过程，观察实时可视化效果
6. 分析结果：查看性能评估报告、测试结果和网络结构拓扑图
7. 导出模型：保存训练完成的网络参数为.mat格式文件

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，macOS 10.14+，或Linux主流发行版
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具包：MATLAB基本安装包含的所有核心组件（无需额外工具包）
• 硬件配置：至少4GB内存，推荐8GB以上；支持OpenGL的图形显示卡

文件说明

main.m作为系统的核心入口点，实现了图形用户界面的完整构建与事件调度管理，负责初始化神经网络演示环境并建立各功能模块间的协调通信机制。该文件整合了用户交互响应、数据流控制和可视化渲染等关键功能，确保算法演示、参数配置和结果展示之间的无缝衔接，为用户提供统一流畅的操作体验。