MATLAB反向传播神经网络训练系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB实现了多层感知机的反向传播算法，支持自定义网络层数、激活函数和学习率。提供模型训练、权重可视化和预测功能，适用于分类和回归任务，代码简洁易用。

详 情 说 明

基于MATLAB的反向传播神经网络训练与预测系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台，实现了多层感知机（MLP）的反向传播（BP）算法。系统支持灵活的网络结构配置与多种激活函数选择，通过梯度下降优化算法完成神经网络的训练过程，并提供模型预测、权重可视化及性能评估等完整功能。项目采用矩阵运算进行加速，适用于分类与回归任务的数据建模与分析。

功能特性

• 灵活的网络构建：支持自定义隐层数量和每层节点数，可构建深度网络结构。
• 可配置的激活函数：提供Sigmoid、ReLU、Tanh等常见激活函数选项。
• 梯度下降优化：基于误差反向传播算法，利用可调节的学习率进行权重更新。
• 训练过程监控：实时绘制训练误差随迭代次数的变化曲线，支持早停法（根据误差阈值提前终止训练）。
• 结果输出与分析：输出最终网络权重、对新数据的预测结果，并计算准确率或均方误差等性能指标。
• 权重可视化：提供网络各层连接权重的图形化展示功能。

使用方法

1. 准备数据：将训练样本数据整理为N×M的数值矩阵（N个样本，M个特征），标签数据整理为N×K矩阵（对于分类任务，K为类别数，建议使用One-hot编码）。
2. 设置参数：在配置部分指定网络结构（如隐层节点数数组 [10, 5]）、学习率、最大迭代次数和误差阈值等训练参数。
3. 执行训练：运行主程序，系统将开始训练神经网络，并动态显示误差下降曲线。
4. 进行预测：训练完成后，导入新的测试数据，系统将输出预测结果矩阵。
5. 评估模型：系统自动计算并显示模型在测试集上的性能评估报告（如分类准确率或回归均方误差）。

系统要求

• 平台： MATLAB R2018a 或更高版本
• 必需工具包： 无特殊限制，核心功能仅依赖MATLAB基础环境。

文件说明

主程序文件封装了完整的神经网络工作流，其核心功能包括：初始化网络结构与参数、执行前向传播计算网络输出、基于目标输出计算误差、通过反向传播算法计算梯度、利用梯度下降法更新网络权重、监控训练过程并绘制误差曲线、保存训练好的模型权重、对新的输入数据进行预测并输出结果，以及评估模型性能并生成报告。