基于MATLAB的多层感知器神经网络分类系统

资 源 简 介

该项目实现了一个可配置的多层感知器（MLP）神经网络分类系统，支持自定义隐藏层结构和节点数量，集成了数据预处理、网络训练、模型验证与预测功能。系统内置多种激活函数，并提供训练过程的可视化（如损失函数与准确率曲线），便于用户优化模型。

详 情 说 明

基于MATLAB的多层感知器神经网络分类系统

项目介绍

本项目实现了一个功能完整、可配置的多层感知器（MLP）神经网络分类系统。系统采用模块化设计，支持用户自定义网络结构（隐藏层数量与节点数）和训练参数，适用于解决多种监督式分类问题（如手写数字识别、鸢尾花分类等）。核心算法包括前向传播、误差反向传播和梯度下降优化，并提供训练过程的可视化分析。

功能特性

• 灵活网络配置：支持自定义隐藏层数量及各层神经元节点数。
• 多种激活函数：提供Sigmoid、ReLU、Tanh三种激活函数选项。
• 完整训练流程：集成数据预处理、网络训练、模型验证和预测功能。
• 反向传播优化：基于反向传播算法和梯度下降法（含可选动量项）优化网络权重与偏置。
• 训练过程可视化：实时绘制并展示损失函数下降曲线和分类准确率变化曲线。
• 数据接口灵活：支持从CSV/TXT文件导入数据或直接输入数值矩阵，数据预处理包含归一化功能。
• 结果输出全面：输出最终的分类预测标签及概率分布，并可获取训练后的模型参数。

使用方法

1. 准备数据：将数据集（如MNIST、Iris）整理为数值矩阵形式，或提供符合格式的CSV/TXT文件。确保数据为数值型，系统将自动进行归一化处理（缩放到0-1范围）。
2. 配置参数：在主运行脚本中设置网络结构（如hiddenLayers = [100, 50]代表两个隐藏层，节点数分别为100和50）、激活函数类型、学习率、迭代次数、动量因子等关键参数。
3. 运行系统：执行主程序脚本。系统将开始训练，并在命令行窗口输出迭代进度，同时动态更新损失和准确率曲线。
4. 评估与预测：训练完成后，系统会自动在验证集上评估模型性能，并展示最终结果。用户可使用训练好的模型对新数据进行分类预测。

系统要求

• 操作系统：Windows、Linux 或 macOS。
• 软件环境：需要安装MATLAB R2016a 或更高版本。
• 内存建议：处理大型数据集（如MNIST）时，建议内存不小于8GB。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心工作流程。它负责协调数据加载与预处理、初始化神经网络模型、执行模型的训练循环（包含前向传播和反向传播计算）、动态可视化训练指标（损失和准确率）、评估模型在测试集上的性能，并最终提供使用训练好的模型进行新数据预测的接口。