MATLAB实现的BP神经网络参数识别与分类系统

资 源 简 介

本项目提供完整的BP神经网络训练流程，包括数据预处理、网络结构定制、前向传播与误差反向传播算法。适用于工程参数识别或设备故障分类，支持自定义网络层数与节点数，便于用户快速搭建和优化神经网络模型。

详 情 说 明

基于BP神经网络的参数识别与模式分类系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的BP神经网络训练与应用系统，主要用于工程领域的参数识别（如结构损伤识别）和设备故障诊断（如机械故障分类）。系统采用误差反向传播算法与梯度下降优化方法，支持多种激活函数选择，提供从数据预处理到网络性能评估的全流程解决方案。

功能特性

• 完整的神经网络流程：实现数据预处理、网络初始化、前向传播、误差反向传播和权重更新
• 灵活的架构配置：支持自定义网络隐藏层数量、各层节点数、学习率和最大迭代次数
• 多样化激活函数：提供Sigmoid、Tanh和ReLU三种激活函数选择
• 训练过程可视化：实时显示训练误差变化曲线，便于分析网络收敛性能
• 综合性能评估：输出训练集/测试集准确率、均方误差等多项评估指标
• 实用预测功能：支持对新样本进行分类预测或参数估计

使用方法

数据准备

1. 准备训练样本集：n×m维特征矩阵（n为样本数，m为特征维度）
2. 准备目标输出：n×k维标签矩阵（k为分类类别数或输出参数维度）

参数配置

设置网络参数：

• 隐藏层数量及每层节点数
• 学习率（建议范围0.01-0.5）
• 最大迭代次数
• 激活函数类型（Sigmoid/Tanh/ReLU）

运行训练

执行主程序开始网络训练，系统将自动：

• 进行数据归一化预处理
• 初始化网络权重和偏置
• 执行迭代训练并显示进度
• 生成训练误差曲线和性能报告

结果获取

训练完成后可获得：

• 训练好的网络模型参数（权重和偏置）
• 预测结果矩阵
• 模型性能评估指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 具备基本矩阵运算能力
• 推荐内存4GB以上

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括神经网络模型初始化、训练样本数据加载与预处理、网络训练过程的执行控制、误差反向传播算法的具体实现、训练进度与结果的实时可视化展示，以及最终训练模型的保存与性能评估报告的生成。