【手写数字识别-MATLAB仿真】基于BP神经网络实现

【手写数字识别-MATLAB仿真】基于BP神经网络实现

手写数字识别一直是计算机视觉领域的热门话题，其在邮政编码、银行支票、身份证号码等领域中具有广泛的应用。本文使用MATLAB软件开发基于BP神经网络的手写数字识别系统。

一. 数据集准备

使用MATLAB自带的MNIST手写数字数据集进行训练和测试。该数据集包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，每个图像为28×28像素大小。首先需要下载并解压缩数据集，然后将其转化为MATLAB可读取的格式。

二. BP神经网络建模

使用MATLAB中自带的神经网络工具箱建立BP神经网络结构，输入层28*28=784个神经元，隐层采用50个神经元，输出层为10个神经元，每个输出神经元代表数字0-9的概率。

代码如下：

% 创建BP神经网络
net = patternnet([50]);</