MATLAB实现的BP神经网络函数拟合与模式识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB开发，基于反向传播神经网络完成非线性函数拟合与模式识别任务。系统支持数据预处理、网络参数配置和训练优化，适用于科研与工程应用。

详 情 说 明

基于BP神经网络的函数拟合与模式识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于误差反向传播（BP）算法的神经网络系统，主要用于处理两类典型任务：非线性函数拟合与模式识别。系统通过学习给定的样本数据，能够有效逼近复杂的目标函数或完成高精度的分类判定。项目集成了完整的数据预处理、网络训练、可视化分析及性能评估模块，支持用户灵活配置网络参数并实时观察训练过程与结果。

功能特性

• 双模式应用：支持非线性函数拟合与模式识别两种核心应用场景。
• 灵活的网络配置：允许用户自定义神经网络层数、各层神经元数量、学习率、激活函数等关键参数。
• 数据预处理：内置数据归一化模块，提升网络训练效率与稳定性。
• 训练过程可视化：实时显示训练误差收敛曲线，便于监控训练状态。
• 全面的性能评估：

- 函数拟合：提供均方误差（MSE）等统计指标，并生成拟合曲线/曲面图。 - 模式识别：输出混淆矩阵、分类准确率报表，并对二维特征数据提供决策边界可视化。

使用方法

1. 准备数据：

- 函数拟合模式：准备样本数据矩阵，每行格式为 [x1, x2, ..., xn, y]，其中前n列为输入特征，最后一列y为目标输出值。 - 模式识别模式：准备带标签的特征数据集，每行格式为 [特征1, 特征2, ..., 特征m, 类别标签]。

1. 运行系统：启动主程序文件。系统将引导您选择工作模式（函数拟合或模式识别）并加载数据。

1. 配置参数：根据任务需求，在图形界面或命令行中输入神经网络的拓扑结构、训练迭代次数、学习率等参数。

1. 训练与评估：开始训练神经网络。训练结束后，系统将自动显示性能评估结果与相应的可视化图表。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱：需要安装 MATLAB 的 Statistics and Machine Learning Toolbox 以支持部分计算和绘图功能。

文件说明

主程序文件作为整个系统的入口与总控核心，主要负责引导用户选择任务模式、初始化系统环境、调用数据加载与预处理模块、配置神经网络结构与训练参数、执行网络训练过程，并最终调度可视化与性能评估模块对结果进行分析和展示。