基于MATLAB的BP神经网络双类分类器系统

资 源 简 介

本项目实现了一个轻量级双类分类器，采用误差反向传播算法动态调整网络权值。支持自定义隐含层节点数量、学习率与迭代次数，可对二维样本进行分类并实时可视化分类边界与训练过程。

详 情 说 明

基于误差反向传播（BP）神经网络的双类分类器系统

项目介绍

本项目实现了一个轻量级的双类分类器系统，采用误差反向传播（BP）算法训练的神经网络作为核心分类模型。系统支持用户自定义网络结构（隐含层节点数）和训练参数（学习率、迭代次数），能够对二维样本数据进行高效分类，并提供分类结果可视化与性能分析功能。

功能特性

• 自适应网络结构：支持灵活配置隐含层节点数量
• 参数可调训练：可设置学习率、最大迭代次数等关键训练参数
• 完整训练流程：实现数据预处理、网络训练、性能评估全流程
• 多维结果展示：提供分类准确率、决策边界图、损失曲线等输出
• 实时预测能力：训练完成后可对新样本进行快速类别预测

使用方法

1. 准备输入数据

- 训练数据：N×2数值矩阵（N个样本的二维特征） - 标签数据：N×1二值向量（0或1对应类别） - 网络参数：设置隐含层节点数、学习率（默认0.1）、最大迭代次数（默认1000）

1. 执行分类训练

运行主程序启动训练过程，系统将自动完成： - 神经网络权值初始化 - 前向传播与误差计算 - 反向传播权值调整 - 训练过程监控

1. 获取输出结果

- 分类准确率：训练集和测试集的分类百分比 - 决策边界图：二维特征空间的分类区域可视化 - 损失曲线：训练过程中的误差变化趋势 - 预测标签：对新输入样本的类别判定结果（0/1）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装MATLAB基础模块及图形绘制工具包

文件说明

主程序文件实现了以下核心功能：完成神经网络模型的初始化配置，执行基于误差反向传播算法的迭代训练过程，动态计算并记录损失函数变化，生成分类决策边界可视化图形，输出训练集与测试集的分类准确率评估结果，并提供新样本预测接口。