MATLAB实现的基于多层感知机模型的鸢尾花多分类识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建导师神经网络模型，通过萼片和花瓣的四维特征数据，实现三种鸢尾花品种的智能分类识别。系统采用多层感知机结构，能够有效学习特征与类别间的非线性关系，达到高精度分类效果。

详 情 说 明

基于导师神经网络模型的鸢尾花多分类智能识别系统

项目介绍

本项目构建了一个基于多层感知机（MLP）神经网络的智能识别系统，用于自动分类三种鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）。系统通过学习萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个特征与花种类之间的复杂非线性关系，实现高精度的多类别分类。项目完整涵盖数据预处理、网络训练、模型评估和预测应用四大核心模块。

功能特性

• 数据预处理：采用数据标准化技术对原始特征进行归一化处理，提升模型训练效率与稳定性
• 神经网络建模：构建具有多层结构的感知机模型，能够学习特征与类别间的复杂映射关系
• 模型评估：运用交叉验证技术全面评估模型性能，确保分类结果的可靠性
• 可视化分析：生成训练精度曲线和混淆矩阵图表，直观展示模型学习过程与分类效果
• 预测应用：提供类别预测与置信度概率输出，支持单样本与批量样本的智能识别

使用方法

训练模式

运行系统进入训练流程，模型将自动学习鸢尾花特征规律，生成训练精度图表、混淆矩阵可视化结果及模型参数文件。

预测模式

加载预训练模型后，输入待测样本的四个特征值（萼片长宽、花瓣长宽），系统将返回：

• 预测类别编号（1/2/3）
• 三类别的预测概率分布
• 整体分类准确率统计报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）
• 统计与机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件整合了系统全部核心功能，包括数据加载与标准化预处理、神经网络结构定义与参数初始化、模型训练过程控制与收敛监控、性能评估与可视化分析图生成、预测模块的实现与新样本分类推理。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工作流程。