基于MATLAB的BP神经网络手写数字识别系统

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的手写数字识别系统，利用MATLAB构建BP神经网络模型。系统包含数据预处理、网络训练、模型验证与识别测试模块，能够自动提取手写数字图像特征并准确识别0-9数字。

详 情 说 明

基于BP神经网络的手写数字识别系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个完整的手写数字识别系统，核心是基于误差反向传播（BP）算法的神经网络模型。系统能够对输入的0-9手写数字图像进行自动识别，并输出识别结果及置信度评估。项目涵盖了从数据预处理、模型训练、验证测试到性能分析的完整流程，旨在构建一个高效、准确的手写数字识别解决方案。

功能特性

• 完整的处理流程：集成数据预处理、网络训练、模型验证和识别测试四大核心模块。
• 强大的识别能力：利用BP神经网络模型，实现对0-9手写数字的精确分类。
• 灵活的输入支持：支持MNIST标准数据集及自定义的28×28像素灰度图像作为训练和测试数据。
• 全面的性能评估：提供识别准确率、混淆矩阵、误判分析报告等多种性能指标。
• 可视化的训练过程：生成并展示损失函数收敛曲线和准确率变化趋势图，便于监控训练状态。
• 模型持久化：训练完成后保存最优的神经网络权重参数，便于后续加载和使用。

使用方法

1. 准备数据：将MNIST数据集或符合格式要求的自定义手写数字图像放置在指定目录。
2. 配置参数：根据需求设置神经网络的隐藏层数量、神经元个数、学习率、训练迭代次数等超参数。
3. 运行主程序：执行系统主入口函数，系统将自动完成数据加载、预处理、模型训练与评估。
4. 查看结果：程序运行结束后，可在控制台查看识别结果，在指定目录查看生成的性能报告与图表。
5. 进行测试：使用训练好的模型对新的手写数字图像进行识别测试，获取数字标签和置信度。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB
• 必要工具包：Image Processing Toolbox (用于图像预处理)，Statistics and Machine Learning Toolbox (可选，用于部分数据分析)

文件说明

主程序文件作为系统的总控入口，其核心功能包括：协调调度整个识别系统的运行流程，负责读取用户配置的网络超参数，调用数据加载与预处理模块，执行神经网络的初始化、训练与保存过程，并最终完成模型在测试集上的性能评估与结果可视化输出。