MATLAB神经网络建模与仿真系统

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的神经网络建模框架，支持机理模型和经验模型的构建。用户可自定义网络参数和激活函数，系统包含完整的训练与测试流程，适用于生物神经元模拟与数据驱动建模。

详 情 说 明

神经网络模型构建与仿真系统

项目介绍

本项目是一个集成机理模型与经验模型的综合性神经网络建模与仿真框架。系统能够根据用户配置灵活构建网络结构，支持完整的模型训练、测试与可视化流程。机理模型模块专注于模拟神经元生物物理特性，如离子通道动力学；经验模型模块提供数据驱动的黑箱建模能力，适用于监督与非监督学习任务。

功能特性

• 双模建模能力：同时支持生物物理机理模型与数据驱动经验模型
• 灵活网络配置：可自定义网络层数、神经元数量、权重初始化方式
• 多种激活函数：提供Sigmoid、ReLU、Tanh等常用激活函数选择
• 完整训练流程：包含前向传播、误差反向传播、优化与正则化
• 丰富可视化：支持网络结构、训练过程、性能评估等可视化展示
• 多格式数据支持：可加载.csv和.mat格式的训练数据集

使用方法

1. 配置网络参数：设置网络层结构、神经元数量、连接权重初始化方式
2. 选择模型模式：根据需求选择机理模型或经验模型模式
3. 设置超参数：配置学习率、迭代次数、批处理大小等训练参数
4. 加载数据集：导入特征矩阵和标签向量进行模型训练
5. 执行训练：运行训练流程并监控损失函数变化
6. 评估模型：使用测试集评估模型性能，生成评估报告
7. 结果可视化：查看网络结构、训练曲线、预测结果等可视化输出

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox，用于可视化）
• 至少4GB内存（复杂网络结构需要8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括神经网络结构初始化、前向传播计算、误差反向传播算法实现、模型训练流程控制、性能评估指标计算以及多种可视化功能的集成。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，提供完整的模型构建、训练与仿真能力。