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该文件包含基于MATLAB的BP神经网络，用于对树叶形状进行分类。

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简介：
该训练数据集包含了十种不同的叶片类型，每种叶片都提供了二十张图像作为样本。这些图像被用于计算叶片的特征信息，最终形成一份包含两百幅图片的叶片特征数据。在每张图片中，我们提取了十个形状特征参数。测试数据集与训练数据集的构成完全一致，随后，利用两层隐含层的反向传播（BP）神经网络对数据进行训练，从而获得了准确率以及混淆矩阵图表。

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    本项目提供了一套基于BP（Back Propagation）算法的神经网络分类器的MATLAB实现代码。该代码能够帮助用户快速搭建并训练一个用于数据分类任务的人工神经网络模型，适用于各种分类问题的研究与应用开发。 直接运行代码即可，数据集是MAT格式文件的信号识别方面的MATLAB代码。
     
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