基于Dempster-Shafer证据理论的MATLAB神经网络分类器

资 源 简 介

本项目在MATLAB中开发了一种结合Dempster-Shafer证据理论与多层感知机的混合分类系统。通过证据理论处理不确定性数据，神经网络实现非线性建模，输出带有置信度评估的分类结果，适用于低质量数据场景。系统提供可解释的决策支持，增强了分类可靠性。

详 情 说 明

基于Dempster-Shafer证据理论的神经网络分类器系统

项目介绍

本项目设计并实现了一种融合Dempster-Shafer证据理论与神经网络的新型分类器系统。系统结合多层感知机的非线性建模能力和证据理论的不确定性处理机制，构建了能够输出置信度评估的智能分类解决方案。特别适用于处理包含噪声、缺失值等低质量数据场景，提供可量化的分类可信度指标。

功能特性

• 证据神经网络架构：将神经网络的输出转化为证据体，通过DS理论进行证据合成
• 不确定性量化：提供分类结果的置信概率分布和不确定性度量
• 冲突检测机制：自动识别证据合成过程中的冲突情况，输出冲突系数
• 可信区间评估：计算每个类别判定的信任区间和似然区间
• 可视化分析：支持证据融合过程和分类结果的可视化展示

使用方法

数据输入格式

1. 特征矩阵：n×m维数值矩阵，n为样本数量，m为特征维度
2. 初始证据值（可选）：n×k维矩阵，k为类别数，提供先验证据置信度
3. 样本标签：n×1维向量，用于监督学习训练

输出结果

• 分类决策：离散类别标签预测结果
• 置信分布：各类别的后验置信概率分布（0-1区间）
• 不确定性指标：包括冲突系数、信任函数、似然函数等量化指标

基本操作流程

1. 准备输入数据文件，确保格式符合要求
2. 配置网络参数和证据理论参数
3. 执行训练过程，优化网络权重和证据分配
4. 运行分类预测，获得带有置信度评估的结果
5. 分析输出指标，评估分类性能和质量

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱：统计和机器学习工具箱、深度学习工具箱

硬件建议

• 内存：至少8GB RAM
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上
• 存储空间：1GB可用硬盘空间

文件说明

项目的主入口文件整合了系统运行的完整流程，包含数据预处理、神经网络初始化、证据理论框架构建、网络训练优化、证据融合计算、分类决策生成以及结果可视化等核心功能模块，实现了从数据输入到分类结果输出的端到端处理能力。