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基于MATLAB的CNN-DBN混合深度学习图像分类系统
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资 源 简 介
本MATLAB项目构建了结合卷积神经网络(CNN)与深度置信网络(DBN)的混合深度学习模型，通过自动特征提取与多层网络参数优化，实现对图像数据的高精度分类识别，适用于各类图像分析场景。
详 情 说 明
基于CNN与DBN混合深度学习模型的图像分类识别系统
项目介绍
本项目实现了一个综合利用卷积神经网络（CNN）与深度置信网络（DBN）的混合深度学习模型，专门用于图像的高精度分类与识别任务。系统通过CNN进行图像特征的层级提取，利用DBN进行深度特征学习与优化，最终结合Softmax分类器实现图像类别的精准判别。该系统能够自动优化模型参数，有效提升图像分类的准确率与模型的泛化能力，适用于多种标准数据集（如CIFAR-10、MNIST）及自定义图像集。
功能特性
- 混合模型架构：结合CNN在局部特征提取的优势与DBN在深层特征学习上的能力，构建高性能分类模型。
- 高精度分类识别：输出图像所属的类别标签及每个类别的概率分布，直观反映分类置信度。
- 全面的性能评估：训练及测试过程中，自动计算并展示分类准确率、混淆矩阵、损失函数下降曲线等关键评估指标。
- 灵活的输入支持：支持RGB或灰度图像作为输入，要求输入图像尺寸统一（如28x28, 224x224等），并提供批量处理功能以提高效率。
- 关键技术应用：核心运用卷积神经网络（CNN）、深度置信网络（DBN）以及Softmax分类器。
使用方法
- 数据准备：将图像数据集组织到指定目录。确保图像尺寸统一，并划分为训练集与测试集。
- 环境配置：确保满足下方的系统要求，并安装所有必要的依赖库。
- 模型训练与评估：运行主程序文件。系统将自动加载数据，进行混合模型的训练，并在测试集上评估性能，输出分类结果及各项评估指标。
- 结果查看：程序运行完毕后，查看生成的分类标签、概率分布、准确率、混淆矩阵及损失曲线等结果。
系统要求
- 操作系统：Windows / Linux / macOS
- 编程语言：MATLAB
- 必要工具箱：MATLAB Deep Learning Toolbox
- 硬件建议：推荐使用具有足够内存的计算机，若处理大型数据集或复杂模型，建议配备GPU以加速计算。
文件说明
主程序文件 main.m 是本系统的核心入口与调度中心。其主要实现了系统运行的全流程控制，具体包括：数据集的加载与预处理步骤，混合深度学习模型（CNN与DBN）的构建、训练及参数优化过程，利用训练好的模型对测试图像进行分类预测，以及对模型性能进行全面评估并可视化关键结果（如准确率、混淆矩阵和损失曲线）。
