MATLAB实现的带偏置反向传播多层感知器神经网络分类与回归系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了支持完整前向/反向传播的多层感知器神经网络。系统具备分类（多类别划分）和回归（连续值预测）双模式，采用带偏置的全连接结构，适用于数据建模与模式识别任务。

详 情 说 明

基于带偏置反向传播的多层感知器神经网络分类与回归系统

项目介绍

本项目实现了一个具有完整前向传播和反向传播机制的多层感知器神经网络系统。该系统采用带偏置项的全连接结构，支持分类和回归两种主要功能模式。通过反向传播算法动态调整各层权重和偏置参数，能够有效处理各种数值型数据的模式识别和预测任务。系统提供完整的训练流程、测试评估和可视化功能，适用于机器学习研究和实际应用场景。

功能特性

• 双模式支持：同时支持分类任务（离散类别预测）和回归任务（连续数值预测）
• 灵活网络结构：可自定义隐藏层数量和每层神经元数量
• 完整训练机制：实现带偏置的反向传播算法，支持批量梯度下降优化
• 数据预处理：内置数据标准化功能，确保训练稳定性
• 可视化分析：实时显示损失函数收敛曲线和准确率变化趋势
• 模型持久化：保存训练完成的网络参数，便于后续部署使用
• 通用数据接口：支持任意维度的MATLAB格式数据集

使用方法

数据准备

1. 准备训练数据文件 ModId_train.mat，包含特征矩阵和标签/目标值
2. 准备测试数据文件 ModId_test.mat，格式与训练集一致
3. 分类任务需提供整数类别标签，回归任务需提供连续型目标值

运行流程

1. 配置网络参数（隐藏层结构、学习率、迭代次数等）
2. 启动训练过程，系统自动进行数据标准化和模型训练
3. 查看训练过程中的损失和准确率变化曲线
4. 使用训练好的模型对测试集进行预测
5. 获取预测结果和性能评估报告

结果输出

• 分类任务：输出预测类别、混淆矩阵和分类准确率
• 回归任务：输出预测数值、均方误差和决定系数等指标
• 模型参数：保存最终权重矩阵和偏置向量供后续使用

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件要求：至少4GB内存，推荐8GB以上用于处理大型数据集
• 数据格式：MATLAB .mat文件，包含标准化的特征矩阵和标签向量

文件说明

主程序文件整合了神经网络系统的核心功能实现，包括网络结构初始化、前向传播计算、误差反向传播、参数优化更新等完整训练流程。该文件承担数据加载与预处理、训练过程控制、模型性能评估和结果可视化展示等关键任务，提供了从数据输入到预测输出的端到端解决方案。通过该文件用户可配置网络超参数，执行不同模式的机器学习任务，并获取详细的训练分析和测试结果。