基于BP神经网络实现手写大写字母识别附Matlab代码

基于BP神经网络实现手写大写字母识别附Matlab代码

随着人工智能技术的不断发展，图像识别技术也得到了广泛应用。其中，手写体识别技术是一种非常重要的图像识别技术，具有广泛的应用前景。本文将介绍如何使用BP神经网络来实现手写大写字母的识别，并附上相应的Matlab代码。

一、数据集介绍

我们使用的数据集是MNIST数据库中的大写字母数据集。该数据集包含了从A到Z的26个大写字母，每个字母都有7000个样本。每个样本大小为28x28像素。

二、神经网络模型设计

为了对手写大写字母进行识别，我们设计了一个三层的BP神经网络模型。下面是该模型的具体设计：

1.输入层：该层共有784个神经元，代表输入的28x28像素的图像。

2.隐藏层：该层共有100个神经元。

3.输出层：该层共有26个神经元，每个神经元代表一个字母的概率。

三、代码实现

下面是该BP神经网络模型的Matlab代码实现：

1.加载数据集

load('uppercase_letters.mat');

trainData