基于神经网络和遗传算法的【手写数字识别】机器人的实现

写在前面

这是又一次尝试与造物主沟通……结果虽然成功了，却似乎离造物主更遥远。咳咳……

不管怎么说，凭着这个性能拙劣的程序，造出了一个能识别1到10这几个数字的机器人，还是有些许成就感的。

什么是神经网络和遗传算法

博主很懒，请各位看官自行查阅典籍……

下面进入正题。

基本框架

   ┌──────┐
   │评价机构   │评价机构根据输入值与输出值的差异评价神经网络的表现
   └──────┘

   ┌───────┐
   │图片分析器   │
   └───────┘使用libpng开源库将手写数字图片的PNG文件的各像素点读入内存，运用自己开发的算法将像素信息转换为黑白点阵(M*M，M可自由指定)

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│1                       │将M*M点阵数字转换为M*M 的0/1串
│(M*M点阵数字)│-->input_data_recognition_t-->neuralnetwork_t-->隐藏层神经元*N-->输出层神经元<--校验输入
└────────┘

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│2                       │-->input_data_recognition_t-->neuralnetwork_t-->隐藏层神经元*N-->输出层神经元<--校