基于BP神经网络的MATLAB手写数字识别系统

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的BP神经网络模型，专用于识别手写数字（0-9）。系统包含数据预处理、网络训练和数字识别三大模块，自动加载MNIST数据集进行训练，并展示识别准确率。用户可直接运行，快速体验手写数字识别功能。

详 情 说 明

基于BP神经网络的手写数字识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的基于BP（反向传播）神经网络的手写数字识别系统。该系统能够自动处理MNIST数据集，训练一个多层感知机模型，并对手写数字图像（0-9）进行准确识别。项目涵盖了从数据预处理、模型训练到结果可视化的全流程，为理解和使用BP神经网络提供了一个清晰的实践案例。

功能特性

• 完整的神经网络实现：基于BP算法与梯度下降优化，使用Sigmoid激活函数。
• 自动数据加载与预处理：自动下载并处理MNIST数据集（28×28像素灰度图像）。
• 模块化训练流程：支持对60000个训练样本进行模型训练，并在10000个测试样本上评估性能。
• 丰富的输出结果：

- 训练过程中损失函数的变化曲线。 - 模型在测试集上的整体识别准确率。 - 随机抽取测试样本的可视化识别结果展示。 - 数字分类标签及对应的概率分布输出。

使用方法

1. 确保系统环境满足要求（见下文）。
2. 运行主程序文件，系统将自动执行以下流程：

- 加载MNIST数据集（若本地不存在则自动下载）。 - 初始化BP神经网络结构（输入层784节点，对应图像像素展开）。 - 开始训练模型，并实时显示损失下降曲线。 - 训练完成后，在测试集上计算识别准确率。 - 随机选择部分测试样本，展示原始图像与预测结果对比。

1. 查看命令行输出的准确率及可视化窗口中的结果。

系统要求

• 编程语言: MATLAB
• 数据集: MNIST（程序运行时可自动获取）
• 推荐MATLAB R2018a或更高版本，以确保图像显示及矩阵运算功能正常。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括：神经网络的初始化、前向传播与反向传播算法的执行、模型训练循环的控制、测试集准确率的计算，以及损失曲线和识别结果的可视化展示。它作为整个项目的入口点，协调各步骤顺序执行，并最终输出训练与测试的各项指标及图表。