基于MATLAB的神经网络模拟与性能分析系统

资 源 简 介

本项目实现了MATLAB环境下的神经网络模拟系统，支持自定义网络结构、数据预处理、训练与测试，并提供可视化性能分析工具，便于用户深入理解神经网络行为。

详 情 说 明

MATLAB神经网络模拟与性能分析系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个基于MATLAB的神经网络模拟系统，支持多种神经网络的构建、训练和测试。系统允许用户自定义网络结构参数，并提供数据预处理、网络性能可视化以及预测结果分析等完整功能。该系统可广泛应用于分类、回归及时间序列预测等机器学习任务。

功能特性

• 灵活的神经网络构建：支持自定义网络层数、神经元数量、激活函数等结构参数
• 多种任务支持：适用于分类、回归和时间序列预测等不同机器学习任务
• 完整的数据处理流程：提供数据导入、预处理、训练集/测试集划分功能
• 可视化分析：实时显示训练过程中的误差收敛曲线和准确率变化图
• 全面的性能评估：提供准确率、均方误差、混淆矩阵等多种评估指标
• 结果导出功能：支持将预测结果导出为MAT文件或CSV格式

使用方法

1. 数据准备：准备CSV格式的训练数据集或MATLAB数据矩阵
2. 参数设置：配置网络结构参数（隐藏层数量、神经元个数、激活函数等）和训练参数（学习率、迭代次数等）
3. 运行系统：执行主程序开始网络训练和测试
4. 结果分析：查看可视化结果和性能评估指标，导出预测结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Neural Network Toolbox（神经网络工具箱）
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括用户界面初始化、数据加载与预处理模块的调度、神经网络模型的构建与配置、训练过程的执行与监控、性能评估指标的计算，以及结果可视化与导出功能的整合。它作为整个系统的入口点，协调各功能模块协同工作，确保数据处理、模型训练和结果分析的完整流程顺利执行。