MATLAB多层感知机图像分类系统：带GUI界面的交互式神经网络解决方案

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，集成图形用户界面（GUI）与多层感知机（MLP）神经网络，支持用户上传图像、自定义网络参数并实时训练模型，实现高精度图像分类任务。操作直观，适合教学与实验应用。

详 情 说 明

基于多层感知机的图像分类系统（带GUI界面）

项目介绍

本项目开发了一个集成了图形用户界面（GUI）的图像分类系统，采用多层感知机（MLP）神经网络算法实现高精度图像分类任务。系统允许用户通过直观的界面操作，完成从图像上传、模型配置、训练监控到结果可视化的全流程工作。该系统特别适用于教学演示、算法验证以及小型图像分类项目的快速原型开发。

功能特性

• 用户友好的GUI界面：基于MATLAB App Designer构建，操作直观简便。
• 灵活的模型配置：支持自定义MLP网络结构，包括隐藏层数量（1-5层）、每层神经元数量（10-500个）及学习率（0.001-0.1）。
• 交互式训练监控：实时显示训练过程中的准确率曲线和损失函数下降曲线。
• 全面的结果分析：提供分类报告，包括预测标签、置信度、混淆矩阵及精确率、召回率、F1分数等性能指标。
• 多格式图像支持：训练与测试阶段均支持jpg、png、bmp等常见图像格式。
• 结果导出功能：支持将训练好的模型参数、分类报告及可视化结果导出保存。

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件启动图形用户界面。
2. 加载训练数据：点击“上传训练集”按钮，选择包含标签的图片文件夹。
3. 配置网络参数：在界面中设置隐藏层数量、神经元数量、学习率、迭代次数和批处理大小。
4. 开始训练：点击“开始训练”按钮，系统将进行模型训练并实时显示训练进度和性能曲线。
5. 测试模型：训练完成后，上传单张或多张测试图像，系统将自动进行分类预测。
6. 查看与导出结果：在界面中浏览分类结果、性能指标和可视化图表，可使用导出功能保存所需信息。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 macOS 10.14+
• 软件环境：MATLAB R2020b 或更高版本
• 必要工具箱：

- MATLAB App Designer - Image Processing Toolbox - Deep Learning Toolbox（部分功能） - Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件作为整个应用的控制核心与用户交互的入口点，其实现了图形用户界面的初始化与布局构建、各类UI控件的回调函数逻辑（如图像上传、参数设置、训练启停等）、MLP模型构建、训练流程控制、图像预处理与特征提取、结果可视化图表的生成与展示，以及分类报告与模型参数的导出等关键功能。