基于MATLAB的卷积神经网络手写数字识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了一个完整的卷积神经网络（CNN）手写数字分类系统，包含网络初始化、训练和测试三个核心模块，能够高效识别手写数字并可视化结果。

详 情 说 明

基于卷积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卷积神经网络（CNN）手写数字分类系统。系统采用经典的CNN架构，能够自动学习手写数字图像的特征表示，实现对0-9十个数字的高精度分类。项目包含从网络构建、模型训练到测试评估的全流程实现，为深度学习在图像识别领域的应用提供了实践案例。

功能特性

• 完整的CNN架构：包含卷积层、池化层、全连接层等核心组件
• 端到端训练流程：支持数据加载、前向传播、反向传播和参数优化
• 多格式图像支持：测试阶段支持PNG、JPG等多种格式的手写数字图像
• 可视化分析：提供训练过程中的精度曲线和损失函数变化曲线
• 置信度评估：输出分类结果的同时提供预测置信度分数

使用方法

训练模型

1. 确保MNIST数据集已准备就绪
2. 运行训练模块，系统将自动完成以下过程：

- 加载并预处理MNIST数据集 - 初始化CNN网络结构和参数 - 执行迭代训练，优化网络权重 - 保存训练好的模型文件 - 生成训练精度和损失变化曲线

测试模型

1. 准备待识别的手写数字图像（28×28像素灰度图像）
2. 运行测试模块，系统将：

- 加载已训练的CNN模型 - 对输入图像进行预处理和分类预测 - 输出数字类别（0-9）和对应置信度 - 可视化显示分类结果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件建议：4GB以上内存，支持GPU加速（可选）
• 依赖工具包：MATLAB深度学习工具箱

文件说明

主程序文件作为系统的总控调度核心，集成了项目的主要功能模块。它负责协调整个手写数字识别流程的启动与执行，能够根据用户选择调用相应的网络初始化、模型训练或图像测试功能。该文件实现了训练与测试模式的一键切换，确保模型参数的正确传递与保存，并生成关键的性能可视化图表。