基于偏置ARTMAP的MATLAB神经网络分类平台

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了偏置ARTMAP神经网络分类系统，支持多维数据模式识别与在线学习。平台提供完整的训练流程与自适应参数调整功能，适用于学术研究与教学演示，帮助用户快速掌握神经网络分类技术。

详 情 说 明

基于偏置ARTMAP的神经网络分类研究平台

项目介绍

本项目实现了一个基于偏置ARTMAP神经网络架构的分类系统，主要用于学术研究和教学演示。系统采用自适应共振理论模式匹配机制，支持对多维数据进行模式识别和分类，具备在线学习能力，能够根据输入数据自适应调整网络参数。平台提供从数据预处理到性能评估的完整流程，适用于机器学习算法的研究和验证。

功能特性

• 核心算法：实现偏置ARTMAP神经网络算法，采用增量式在线学习机制
• 数据处理：支持.mat/.csv格式的多维数值型数据集（2维至n维特征）
• 完整流程：包含数据预处理、网络训练、性能评估等完整模块
• 可视化分析：内置网络权重变化、分类边界演化等可视化功能
• 研究导向：专注于算法研究和教学演示，不保证商业应用稳定性

使用方法

1. 数据准备：准备包含特征向量和标签的训练数据集（.mat/.csv格式）
2. 训练模型：运行主程序，系统将自动进行数据预处理和网络训练
3. 测试评估：输入测试数据，获取分类预测标签和精度评估报告
4. 结果分析：查看学习过程可视化和模型参数文件
5. 模型保存：训练完成的网络配置将保存为.mat格式文件

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理高维数据）
• 需要MATLAB基本工具箱和统计与机器学习工具箱

文件说明

主程序文件实现了平台的核心控制逻辑，包含数据加载与预处理、偏置ARTMAP网络参数初始化、在线训练过程控制、分类预测执行、性能指标计算与可视化展示等完整功能。该文件整合了所有关键模块，提供从数据输入到结果输出的端到端处理流程，并负责训练过程的收敛状态监控和诊断信息输出。