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1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:


2.MATLAB源码
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%% 导入数据及定义参数
load('data.mat');
global w1 w2 lr epochs goal max_fail sigma validation;
m =25; %隐藏层单元数
w1 = rand(m,784)*0.2-
MATLAB实现BP神经网络手写数字识别详解
本文介绍了基于BP神经网络的手写数字识别MATLAB仿真,详细阐述了算法概述和MATLAB源码,并探讨了隐含层数量对性能的影响。手写数字识别是模式识别的重要应用,涉及图像预处理、特征提取和识别。通过二值化、去噪和平滑等预处理步骤,结合BP神经网络进行识别,旨在提高识别准确率和稳定性。
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