MATLAB实现的神经网络模式识别实验平台：感知器与BP算法全解析

资 源 简 介

基于MATLAB开发，集成单层感知器与BP神经网络的模式识别实验系统。支持数据预处理可视化，提供线性/非线性分类实验模块，并动态展示训练过程，是深度学习入门的实用教学工具。

详 情 说 明

基于MATLAB的感知器模型与BP神经网络模式识别实验系统

项目介绍

本项目实现了一个集成了单层感知器和误差反向传播（BP）算法的神经网络模式识别实验平台。系统旨在为模式识别与机器学习教学和研究提供一个可视化的实验环境，用户可以通过交互方式配置网络参数、观察训练过程动态并评估模型性能。平台支持从数据预处理到模型训练、测试与结果分析的全流程实验。

功能特性

• 数据预处理与可视化：支持加载数值矩阵格式的数据集，并进行基本的可视化分析。
• 单层感知器模型：实现经典的感知器学习算法，用于线性可分问题的分类实验，并可对二维数据展示分类超平面。
• BP神经网络模型：实现基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络，具备处理非线性分类问题的能力。
• 训练过程动态展示：实时绘制并更新训练过程中的损失函数收敛曲线和分类准确率变化曲线。
• 性能评估与分析：提供测试集分类准确率、混淆矩阵以及精确率、召回率、F1分数等详细性能指标。

使用方法

1. 准备数据：确保您的训练数据集和测试数据集为MATLAB可读的数值矩阵格式（如.mat或.csv）。训练数据为n×m维矩阵（n个样本，m个特征），标签数据为n×1维向量。
2. 配置参数：运行主程序后，根据提示或图形界面输入网络超参数，包括隐藏层数量、各层神经元个数、学习率、最大迭代次数等。
3. 选择模型与训练：选择使用单层感知器或BP神经网络进行实验。系统将开始训练并动态显示训练过程。
4. 查看结果：训练完成后，系统将输出最终模型参数、在测试集上的预测结果、分类准确率以及混淆矩阵等分析图表。

系统要求

• 平台：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 工具箱：需要安装 MATLAB 基础模块，部分可视化功能可能需要 Statistics and Machine Learning Toolbox。

文件说明

主程序文件作为整个实验系统的核心控制中枢，集成了数据加载与预处理、感知器与BP神经网络模型的训练与测试、训练过程动态可视化以及分类结果性能评估等一系列关键功能模块。它负责协调各算法模块的执行流程，接收用户的参数配置，并最终生成完整的实验报告与可视化图表。