基于BP神经网络的MATLAB手写数字识别系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现了一个完整的BP神经网络手写数字识别系统，涵盖数据预处理、模型训练和数字识别三大模块。系统能够自动处理手写数字图像，通过训练好的神经网络模型进行高效分类，最终输出准确的识别结果。

详 情 说 明

基于BP神经网络的MATLAB手写数字识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的基于BP神经网络的手写数字识别系统。系统采用误差反向传播算法，结合图像预处理技术，能够高效准确地识别手写数字。项目包含数据预处理、神经网络训练和数字识别三大核心模块，支持从MNIST数据集训练模型，并对用户提供的数字图像进行识别。

功能特性

• 完整的识别流程：支持从图像预处理到数字识别的端到端处理
• 灵活的参数配置：可自定义隐藏层节点数、学习率、训练迭代次数等网络参数
• 批量识别功能：支持单张图像识别和批量图像识别
• 可视化训练过程：实时显示损失函数曲线和识别准确率变化
• 模型持久化：训练完成的神经网络参数可保存为模型文件
• 识别报告生成：批量识别时可输出统计结果，包括准确率和混淆矩阵

使用方法

训练模型

1. 准备训练数据（MNIST数据集或自定义28×28像素灰度图像）
2. 设置神经网络参数（隐藏层大小、学习率、迭代次数等）
3. 运行训练程序，系统将自动完成数据预处理和网络训练
4. 查看训练过程曲线，评估模型性能
5. 保存训练好的模型参数

数字识别

1. 加载预训练的神经网络模型
2. 输入待识别的手写数字图像（单张或批量）
3. 系统自动进行图像预处理和特征提取
4. 输出识别结果（数字标签及置信度）
5. 批量识别时可生成详细识别报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，负责协调数据读取、预处理、网络训练与识别全过程。它整合了参数配置、模型训练流程控制、识别任务调度以及结果可视化功能，为用户提供统一的交互接口，同时管理神经网络模型的保存与加载操作。