MATLAB实现的基于交叉验证的人工神经网络建模系统

资 源 简 介

本系统提供完整的神经网络建模流程，包含数据预处理、网络架构设计、交叉验证训练及性能评估模块。通过k-fold交叉验证策略有效提升模型泛化能力，支持多种性能指标计算与可视化分析。

详 情 说 明

基于交叉验证的人工神经网络建模与评估系统

项目介绍

本项目设计并实现了一套完整的神经网络建模流程，通过集成交叉验证策略来提升模型的泛化能力和评估准确性。系统提供从数据预处理到模型评估的全流程自动化处理，支持用户自定义网络结构与验证参数，能够生成详细的性能报告和可视化结果，为机器学习建模提供可靠的评估框架。

功能特性

• 完整建模流程：集成数据预处理、网络设计、交叉验证、训练验证和性能评估模块
• 灵活的参数配置：支持自定义神经网络结构（隐藏层数量、神经元个数、激活函数）和交叉验证参数（折数k、随机种子）
• 全面的评估体系：提供多维度性能指标（准确率/均方误差等）和统计量分析（平均值、标准差）
• 丰富的可视化输出：生成损失函数曲线、混淆矩阵等直观图形结果
• 智能超参数推荐：基于验证结果自动提供最优配置建议

使用方法

1. 准备输入数据：提供结构化数据集（特征变量矩阵和目标变量向量）
2. 设置模型参数：配置神经网络结构参数和交叉验证参数
3. 运行建模系统：执行主程序启动自动化建模流程
4. 获取输出结果：接收训练模型、详细性能指标、评估报告和可视化图形

系统要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• 深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据预处理模块、神经网络初始化组件、交叉验证循环控制器、模型训练引擎、性能评估单元以及结果可视化生成器。该文件作为系统入口，协调各模块协作完成从数据输入到结果输出的全流程自动化处理，确保模型在不同数据子集上的稳定表现和可靠评估。