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MATLAB实现的BP神经网络训练与预测系统
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资 源 简 介
本项目提供完整的反向传播神经网络实现，支持自定义网络结构、数据预处理及训练预测功能，适用于模式识别和数据分析任务。
详 情 说 明
基于反向传播算法的神经网络训练与预测系统
项目介绍
本项目实现了一个完整的BP（反向传播）神经网络计算程序，采用梯度下降优化算法进行网络训练。系统支持灵活的神经网络结构配置，提供从数据预处理、模型训练到预测评估的全流程功能，并包含训练过程的可视化分析模块。通过矩阵运算加速技术，实现了高效的前向传播和反向传播计算。
功能特性
- 网络结构自定义配置：支持输入层、隐藏层、输出层的神经元数量灵活设置
- 数据预处理模块：提供数据归一化、数据集划分等功能，确保训练数据质量
- 网络训练模块：采用反向传播算法进行权重更新，支持学习率调整、动量因子设置
- 预测与验证模块：对新数据进行准确预测，并提供多种性能评估指标
- 可视化分析：训练过程误差曲线可视化、权重分布热力图展示
使用方法
输入数据格式
- 训练数据集：m×n维矩阵，m为样本数量，n为特征维度
- 标签数据：m×k维矩阵，k为输出类别数量（分类问题）或1（回归问题）
- 网络参数：隐藏层数量、各层神经元数、学习率、训练迭代次数
- 可选参数：动量因子、激活函数选择（sigmoid/tanh/ReLU）
输出结果
- 训练后的网络模型（各层权重矩阵和偏置向量）
- 训练过程记录（每轮迭代的损失函数值变化）
- 新数据的预测结果（分类/回归预测值）
- 性能评估指标（准确率、均方误差等）
- 可视化图表（误差收敛曲线、权重分布热力图）
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 支持矩阵运算的计算机硬件
- 建议内存容量：至少8GB RAM
- 磁盘空间：至少1GB可用空间
文件说明
main.m文件作为项目的主入口程序，整合了神经网络的完整训练与预测流程。该文件实现了网络参数的初始化配置、训练数据的加载与预处理、反向传播算法的核心计算、模型训练过程的控制与监控、预测结果的计算与评估，以及最终结果的可视化展示功能。通过调用各功能模块，完成从数据输入到模型输出的全过程管理。
