基于MATLAB的多层感知器神经网络建模与训练系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB Neural Networks Toolbox构建多层感知器模型，支持输入数据自动学习特征关系，实现高效分类或回归任务，并提供训练过程的性能评估与可视化分析。

详 情 说 明

MATLAB神经网络工具箱下的多层感知器建模与训练系统

项目介绍

本项目基于MATLAB的Neural Networks Toolbox，实现了一个多层感知器（MLP）神经网络的建模与训练系统。系统能够根据用户提供的输入数据，自动构建并训练一个多层感知器模型，用于解决分类或回归等预测任务。项目集成了模型设计、训练优化、性能评估以及结果可视化等一系列完整流程，旨在为用户提供一个便捷、高效的神经网络建模工具。

功能特性

• 灵活的模型构建：支持自定义网络结构，包括隐藏层的数量、每层的神经元数量以及激活函数的选择。
• 高效的训练算法：采用基于反向传播的梯度下降优化算法，支持学习率、迭代次数等多种超参数配置。
• 过拟合控制机制：整合了早停法、正则化等技术，有效防止模型过拟合，提升泛化能力。
• 全面的性能评估：提供训练过程中的损失函数、准确率等指标的变化曲线，并在测试集上输出分类准确率、均方误差等评估结果。
• 直观的结果可视化：生成模型结构拓扑图、权重分布图以及训练过程性能曲线，辅助用户分析和理解模型行为。

使用方法

1. 准备数据：将您的训练数据（数值型矩阵，N×M）和目标输出数据（分类任务为类别标签向量N×1，回归任务为连续值向量N×1）准备好。
2. 配置参数：根据需要，在主程序或配置文件中设置网络超参数，如隐藏层结构、学习率、最大迭代次数等。
3. 运行系统：执行主程序文件，系统将开始构建模型并进行训练。
4. 获取结果：训练完成后，系统将输出训练好的模型对象、测试集预测结果、性能评估指标以及各类可视化图表。

系统要求

• 软件平台：MATLAB（推荐R2018a或更高版本）
• 必要工具箱：Neural Networks Toolbox
• 硬件建议：无特殊要求，但处理大规模数据集时建议具备足够内存。

文件说明

主程序文件封装了从数据加载与预处理、神经网络模型结构与超参数的定义、模型的训练与验证过程控制，到最终模型性能评估指标的计算以及训练过程与网络结构可视化图形的生成等核心功能，是项目功能的主要执行入口。