基于BP神经网络的手写字识别MATLAB实现

基于BP神经网络的手写字识别MATLAB实现

手写字识别是一项非常重要的技术，广泛应用于各种场景中。而BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，能够通过有限的样本数据从中学习出特征，并应用于各种模式识别问题中。本文将利用MATLAB实现一个基于BP神经网络的手写数字识别系统。

1.数据预处理

为了训练BP神经网络，我们需要准备好一些手写字的样本数据。在此，我们使用MNIST数据集中的手写数字图片，该数据集包含了60000张28x28像素的图片和10000张测试图片。我们首先将这些图片转化为MATLAB中的矩阵格式，并进行归一化处理，将像素值从0到255缩放至0到1之间。

2.构建BP神经网络

在本文中，我们使用一个具有3层的BP神经网络，输入层具有784个节点（即28x28像素），输出层具有10个节点（分别代表数字0到9），隐藏层的节点数可以根据需求自定义。我们采用的激活函数为sigmoid函数。在MATLAB中，可以使用nntoolbox工具箱来快速地构建BP神经网络模型。

下面是BP神经网络构建代码：

inputSize = 784