基于Matlab和Mnist数据集的手写数字识别（含GUI手写板）
项目地址: https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/9dd77 项目简介
本项目基于Matlab和Mnist数据集，实现了一个手写数字识别系统，并包含一个图形用户界面（GUI）手写板。用户可以在手写板上绘制数字，系统将自动识别并显示识别结果。
功能特点
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Mnist数据集介绍：
- Mnist数据集是美国国家标准与技术研究所发起整理的，包含大量的手写数字图像和对应的标签。
- 数据集包括训练集和测试集，分别包含0-9的手写数字图片。
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训练步骤与结果：
- 使用Matlab的deepNetworkDesigner训练神经网络模型，该网络模型一共有7层。
- 训练结果显示验证准确度为98.30%。
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Matlab的GUI设计：
- 提供了方便的GUI绘制工具，用户可以通过拖动插件到编辑区来设计界面。
- 设计了三个主要按钮：加载网络、识别和清空。
- 坐标区作为手写板使用，用户可以在上面绘制数字。
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测试：
- 用户可以通过GUI界面加载训练好的网络，并在手写板上绘制数字进行识别测试。
- 识别结果将显示在文本框中，包括识别的数字和相似度。
使用说明
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加载网络：
- 点击“加载网络”按钮，选择训练好的神经网络模型文件进行加载。
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识别数字：
- 在手写板上绘制数字，点击“识别”按钮，系统将自动识别并显示结果。
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清空手写板：
- 点击“清空”按钮，清除手写板上的内容。
数据集
- 数据集包括训练集和测试集，分别包含0-9的手写数字图片。
- 数据集的详细信息和下载链接请参考相关文档。
依赖环境
- Matlab R2023a 或更高版本
- Mnist数据集
贡献
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许可证
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
