MATLAB实现的基于高斯混合模型与概率神经网络的智能分类系统

资 源 简 介

本项目开发了一个结合高斯混合模型（GMM）与概率神经网络（PNN）的鲁棒分类系统，充分利用PNN的非线性分类能力和GMM的概率建模优势，实现对语音、图像等高维特征的高精度模式识别。系统设计灵活，适用于多种分类场景，提供可靠的分类性能。

详 情 说 明

基于高斯混合模型和概率神经网络的鲁棒分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于概率神经网络（PNN）与高斯混合模型（GMM）融合的智能分类系统。系统充分结合了PNN强大的非线性分类能力与GMM的概率建模优势，实现了高精度的模式识别与分类。系统支持语音特征、图像特征等多元数据的快速分类，并具备在线增量学习能力，能够动态更新模型参数以适应新的数据分布，特别适用于说话人识别、医学影像分析、文本分类等需要高鲁棒性和快速响应的应用场景。

功能特性

• 高精度分类: 利用GMM对特征空间进行概率密度建模，结合PNN的贝叶斯决策机制，实现高精度分类。
• 多类型数据支持: 支持MFCC语音特征、图像HOG特征、文本TF-IDF特征等多种多维特征向量数据的分类。
• 在线增量学习: 支持通过新增标注样本（小批量或单样本）对流数据进行在线增量学习，动态更新模型。
• 模型评估与可视化: 提供分类器性能评估报告与模型性能变化趋势分析。
• 灵活预测: 支持实时或批量的待分类特征向量预测，输出类别概率、分类标签及置信度评分。

使用方法

训练阶段

准备包含类别标签的多维特征向量数据集，通过系统进行模型训练，获得优化后的PNN网络权重参数、GMM组件参数以及分类器性能评估报告。

预测阶段

输入与训练数据维度一致的待分类特征向量（实时或批量），系统将输出每个样本的类别概率分布、最终分类标签及置信度评分。

在线更新

输入新增的标注样本流数据（支持小批量或单样本），系统将进行在线增量学习，输出更新后的模型参数版本及模型性能变化趋势分析报告。

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 软件环境: MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 内存: 最低 4GB RAM (建议 8GB 或以上，视数据处理规模而定)
• 硬盘空间: 至少 1GB 可用空间

文件说明

项目主文件实现了系统的核心控制流程，主要功能包括：初始化系统参数与模型配置，加载并预处理输入的训练或测试数据集，执行高斯混合模型的参数估计与概率密度建模，构建概率神经网络并完成前向传播与分类决策，支持模型的在线增量学习与参数自适应更新，以及生成分类结果与性能评估报告。