基于BP神经网络的手写体识别算法——MATLAB实现

基于BP神经网络的手写体识别算法——MATLAB实现

手写体识别是机器学习领域中的一个重要研究方向，它可以应用于自动邮件分拣、手写数字识别、汉字书写等众多领域。本文将介绍基于BP神经网络的手写体识别算法，并提供详细的MATLAB代码实现。

1. 数据集准备
   首先，我们需要准备一个手写体数字数据集，常用的数据集有MNIST、EMNIST等。本文以MNIST数据集为例，该数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本都是一个28x28像素的灰度图像。

2. 数据预处理
   在进行神经网络训练之前，我们需要对数据进行预处理。首先，将图像矩阵展开为一个向量，并进行归一化处理，将像素值缩放到0-1之间。其次，对输出标签进行独热编码，将其转换为一个长度为10的二进制向量，其中只有对应数字索引位置的元素为1，其余位置为0。

% 加载MNIST数据集
load mnist_train;  % 训练集数据
load mnist_train_labels;