手写体识别

资 源 简 介

手写体识别

详 情 说 明

基于BP神经网络的手写体数字识别系统

手写体数字识别是模式识别领域的经典问题。本系统采用MATLAB实现，包含完整的图形界面，能够通过BP神经网络对用户输入的手写数字进行识别。整个系统分为训练和识别两大模块，使用60个样本进行训练，40个样本进行测试验证。

系统架构与实现原理

图形界面部分提供手写输入区域，用户可通过鼠标绘制数字。系统会将绘制的图像进行预处理，包括尺寸归一化和灰度化，转化为神经网络可处理的输入格式。

BP神经网络采用三层结构（输入层、隐含层、输出层），通过反向传播算法调整权重。输入层对应图像像素特征，输出层对应0-9的数字分类。训练过程中使用sigmoid激活函数，以均方误差作为损失函数。

训练与识别流程

训练阶段：60个标注样本通过前向传播和误差反向传播迭代优化网络参数。学习率、迭代次数等超参数需要合理设置以避免过拟合或欠拟合。

识别阶段：用户绘制的数字图像经过相同预处理后输入训练好的网络，输出层激活值最大的神经元对应识别结果。系统会在界面显示识别数字及其置信度。

该实现展示了BP神经网络在手写识别中的应用，通过调整网络结构和参数可进一步提升性能。MATLAB的矩阵运算优势使神经网络的实现更为简洁高效。