MATLAB实现径向基函数神经网络图像分类系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用径向基函数神经网络实现图像自动分类。系统集成数据预处理、模型训练与测试模块，支持多类别分类任务，提供准确率评估及结果可视化功能。

详 情 说 明

基于径向基函数神经网络的图像分类系统

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了一个基于径向基函数（RBF）神经网络的图像分类系统。系统能够对标准图像数据集进行自动分类处理，包含完整的数据预处理、网络训练和模型测试工作流程。通过RBF网络的高效学习能力，实现对多类别图像的准确分类，并提供分类性能的可视化评估。

功能特性

• 数据预处理：支持统一尺寸的RGB或灰度图像矩阵标准化处理
• RBF网络训练：采用径向基函数神经网络进行模型训练，支持参数优化
• 多类别分类：能够处理多类别图像分类任务
• 性能评估：提供分类准确率计算和混淆矩阵可视化分析
• 交叉验证：集成交叉验证机制，确保模型评估的可靠性

使用方法

1. 准备数据：将图像数据集组织为统一尺寸的JPG/PNG文件，建议使用MNIST或CIFAR-10格式
2. 配置参数：根据需要调整网络参数和训练设置
3. 运行系统：执行主程序启动分类流程
4. 查看结果：系统将输出预测标签、准确率报表和混淆矩阵图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）
• 足够的内存容量以处理目标数据集

文件说明

main.m文件作为项目的主入口程序，实现了系统的核心控制流程。该文件负责协调数据加载与预处理阶段，构建并初始化径向基函数神经网络模型，执行网络训练与参数优化过程，完成对测试图像的分类预测，同时生成分类准确率等性能评估报告，并最终实现混淆矩阵等结果的可视化展示。