多层感知机
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MATLAB实现可配置多层感知机的XOR逻辑分类实验系统
本项目提供了一个基于MATLAB的多层感知机模型，专门用于XOR逻辑分类问题的参数化实验。用户可灵活调整隐藏层神经元数量、学习率等参数，实时观察训练误差曲线与决策边界变化，便于深入理解神经网络训练过程。 -
MATLAB实现基于多层感知机的粒子滤波权重优化系统
本项目在MATLAB中开发了一种创新的粒子滤波算法，通过多层感知机（MLP）神经网络建模粒子权重与观测值的非线性关系，替代传统权重计算，显著提升状态估计的精度与鲁棒性。适用于动态系统跟踪与非线性滤波场景。 -
MATLAB多层感知机图像分类系统：带GUI界面的交互式神经网络解决方案
本项目基于MATLAB开发，集成图形用户界面（GUI）与多层感知机（MLP）神经网络，支持用户上传图像、自定义网络参数并实时训练模型，实现高精度图像分类任务。操作直观，适合教学与实验应用。 -
基于反向传播算法的MATLAB多层感知机函数逼近系统
本MATLAB项目实现多层感知机（MLP）神经网络，专用于函数逼近任务。支持自定义隐藏层结构与神经元数量，通过反向传播算法优化权重，包含完整训练流程（前向传播、误差计算等），适用于非线性数据建模。
