MATLAB神经网络工具箱实现的双层前馈神经网络性能评估系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB神经网络工具箱实现双层前馈神经网络，通过newff()构建结构，首层配置10个tansig神经元及默认线性输出层，支持输入范围设置与性能验证，适用于回归与分类任务的高效训练与评估。

详 情 说 明

基于MATLAB的双层前馈神经网络实现与性能评估系统

项目介绍

本项目利用MATLAB神经网络工具箱实现了一个双层前馈神经网络模型。系统通过newff()函数构建网络结构，第一层采用10个tansig激活函数的神经元，第二层采用默认的线性输出层。网络配置输入范围为[-1, 1]，能够对输入数据进行非线性模式识别和函数逼近。该系统集成了网络构建、训练、测试和可视化功能，适用于回归预测和模式分类等多种机器学习任务。

功能特性

• 双层网络架构：第一层10个神经元采用tansig激活函数，第二层为线性输出层
• 灵活的输入支持：支持单样本或多批次样本输入，输入数据自动归一化至[-1, 1]区间
• 完整的训练流程：包含网络初始化、参数配置、训练优化和性能评估
• 可视化分析：提供训练误差曲线、预测结果对比等图形化展示
• 多维度评估：输出均方误差、相关系数等多种性能指标
• 参数导出：可获取训练后的网络权重和偏置参数矩阵

使用方法

1. 数据准备：将输入数据整理为n×m矩阵格式（n为特征数，m为样本数），并归一化至[-1, 1]区间
2. 目标输出：准备相应的监督学习目标数据，维度需与网络输出一致
3. 网络训练：运行主程序，系统将自动构建网络并完成训练过程
4. 结果分析：查看输出的预测结果、性能指标和可视化图表
5. 参数应用：可导出训练后的网络参数用于后续预测任务

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的神经网络实现流程，包括网络结构构建、训练参数设置、模型训练执行、预测结果生成以及性能评估分析。该文件实现了数据预处理、网络初始化、训练过程监控、结果可视化展示和评估指标计算等核心功能，用户可通过简单配置即可完成从数据输入到结果输出的全流程处理。