MATLAB实现的隐马尔科夫模型与神经网络混合模式识别系统

资 源 简 介

本项目提供完整的模式识别流程，支持眼动数据的预处理、特征提取，以及隐马尔科夫模型和神经网络的单独或联合训练与识别。适用于生物信号分析和模式分类任务。系统基于MATLAB开发，模块化设计便于扩展。

详 情 说 明

基于隐马尔科夫模型与神经网络的混合模式识别系统

项目介绍

本项目是一个完整的、面向眼动数据的模式识别系统。它实现了从原始数据采集、预处理、特征提取，到基于隐马尔科夫模型（HMM）和深度神经网络进行模型训练与识别的全流程处理。系统支持单一模型的独立应用，也支持两种模型的混合使用与结果融合。通过对比不同模型的识别性能，为眼动行为分析、人机交互研究等领域提供了一套可靠、可配置的解决方案。

功能特性

• 全流程处理：涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、识别评估及结果可视化。
• 双模型架构：集成了适用于时序模式建模的隐马尔科夫模型（HMM）和擅长复杂特征识别的深度学习神经网络。
• 灵活的融合策略：支持HMM与神经网络的单独使用、并行识别或决策级融合。
• 全面的评估体系：输出准确率、混淆矩阵、F1分数等性能指标，并提供模型对比分析报告。
• 直观的可视化：生成眼动模式分类图示与识别结果图表，便于结果分析。

使用方法

1. 准备输入数据：将符合格式要求的原始眼动轨迹数据、特征参数、标签数据及配置文件放入指定目录。
2. 配置参数：根据具体任务，在配置文件中调整数据预处理、模型超参数等设置。
3. 运行主程序：执行系统主入口文件，系统将自动完成数据预处理、模型训练与评估的全过程。
4. 获取输出结果：运行结束后，在输出目录查看预处理后的数据、训练好的模型、识别报告及可视化结果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox, Deep Learning Toolbox, Signal Processing Toolbox (用于HMM相关计算)
• 内存建议：不小于 8 GB RAM（处理大型数据集时建议16GB或更高）

文件说明

主入口文件是整个系统的调度与控制核心。它负责依次调用数据读取、数据预处理与特征提取模块、HMM模型训练与识别模块、神经网络模型构建与训练模块。同时，它还整合了两个模型的识别结果，执行性能评估与对比分析，并最终生成所有规定的输出文件，包括模型参数、识别报告和可视化图表。