基于反向传播算法的MATLAB人工神经网络鸢尾花分类系统

资 源 简 介

该项目使用MATLAB实现完整的BP神经网络分类器，手动编写前向传播、误差计算和反向传播算法，不依赖神经网络工具箱。系统能够对鸢尾花数据集进行三分类，适合学习神经网络底层原理和MATLAB编程实践。

详 情 说 明

基于反向传播算法的鸢尾花数据人工神经网络分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的BP（反向传播）神经网络分类器，专门用于对经典的鸢尾花数据集进行三分类任务。系统完全手动实现了神经网络的核心算法，包括前向传播、误差计算、反向传播和权重更新等关键环节，不依赖MATLAB的现成神经网络工具箱函数。通过本项目，可以深入了解神经网络的工作原理和反向传播算法的具体实现细节。

功能特性

• 完整的BP神经网络实现：从零开始构建神经网络结构，手动实现所有核心算法
• 数据预处理功能：支持数据标准化、数据集划分等预处理操作
• 灵活的参数配置：可自定义学习率、隐藏层神经元数量、迭代次数等超参数
• 训练过程可视化：实时显示损失函数变化曲线，监控训练进度
• 全面的性能评估：提供分类准确率、混淆矩阵等多种评估指标
• 分类边界可视化：生成二维特征子集下的决策边界图，直观展示分类效果

使用方法

1. 准备数据：确保鸢尾花数据集已正确加载，数据集包含150个样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和对应的分类标签

1. 配置参数：根据需要设置神经网络的关键参数：

- 学习率：控制权重更新的步长 - 隐藏层神经元数量：决定网络复杂度 - 迭代次数：指定训练轮数

1. 运行训练：启动神经网络训练过程，系统将自动进行前向传播和反向传播计算

1. 查看结果：训练完成后可查看：

- 损失函数变化曲线图 - 最终权重矩阵和偏置向量 - 测试集分类准确率 - 混淆矩阵可视化 - 分类决策边界图

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 基本MATLAB工具箱
• 建议内存4GB以上

文件说明

主程序文件集成了鸢尾花分类系统的所有核心功能，包括数据加载与预处理模块、神经网络结构初始化模块、前向传播计算模块、误差反向传播模块、网络参数更新模块、训练过程控制模块、性能评估与可视化模块。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到结果输出的完整流程，用户可通过修改参数配置来调整网络性能。