基于BP神经网络的MATLAB手写数字识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现多层前馈神经网络（BP神经网络），通过训练学习手写数字特征，能够准确识别0-9的手写数字图像。支持单张或多张图像输入，输出分类结果。

详 情 说 明

基于BP神经网络的手写体数字识别系统

项目介绍

本项目构建了一个基于误差反向传播（BP）算法的多层前馈神经网络，用于识别手写体数字图像。系统通过学习MNIST等数据集中的手写数字特征，能够对输入的0-9手写数字图像进行准确分类。该系统支持单张图像实时识别与批量图像处理，并提供识别结果的可视化展示与准确率评估功能，为手写体数字识别提供了一套完整的解决方案。

功能特性

• 核心识别功能：能够准确识别0-9共10类手写体数字
• 灵活输入支持：支持单张图像识别和批量图像处理模式
• 完整图像预处理：包含灰度化、二值化、尺寸归一化等预处理流程
• 多维度输出：

- 主识别结果（0-9整数标签） - 各数字类别识别置信度（概率分布） - 原始图像与识别结果对比可视化 - 批量识别准确率统计报告

• 性能评估：提供混淆矩阵、分类准确率等评估指标

使用方法

数据准备

• 输入图像要求为28×28像素灰度图像（支持其他尺寸扩展）
• 图像需转换为单通道灰度矩阵，像素值归一化至[0,1]区间
• 支持MNIST数据集格式及用户自定义手写数字图片

运行流程

1. 加载预训练神经网络模型或重新训练模型
2. 输入待识别的手写数字图像
3. 系统自动进行图像预处理和特征提取
4. 神经网络进行前向传播计算
5. 输出识别结果及相关评估信息

结果查看

• 单张识别：显示识别数字、置信度及图像对比
• 批量识别：生成准确率统计报告和混淆矩阵可视化

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：建议4GB以上可用内存
• 存储空间：至少500MB可用磁盘空间（用于存储模型和数据集）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，实现了神经网络模型的初始化、训练数据加载与预处理、网络前向传播计算、识别结果输出与可视化等核心功能。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，完成从图像输入到识别结果输出的全过程，并提供用户交互界面便于操作使用。