基于MATLAB的BP神经网络手写数字识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建多层前馈神经网络（BP网络），实现0-9手写数字的自动识别。系统支持图像预处理、网络训练与分类测试，适用于模式识别与机器学习教学研究。

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基于反向传播算法的多层前馈神经网络（BP神经网络），用于高效识别0至9的手写数字图像。系统通过学习MNIST等标准数据集的数字特征，能够对新输入的手写数字图像进行准确分类，并输出对应的数字标签及置信度。该系统完整实现了数据预处理、网络训练、模型评估和实时识别四大核心模块，是深度学习在图像识别领域的经典应用实例。

功能特性

• 多层前馈网络结构：采用含隐藏层的经典BP神经网络架构，具备强大的特征学习能力。
• 完整的处理流程：包含图像预处理、网络训练、模型评估和实时识别全流程。
• 高效优化算法：基于反向传播算法与梯度下降优化，确保模型快速收敛。
• 置信度输出：识别阶段不仅输出数字标签，同时提供10维概率分布向量，直观反映识别置信度。
• 模块化设计：系统各模块分工明确，便于功能扩展与维护。

使用方法

1. 训练模型：将MNIST格式的训练数据集（28×28像素灰度图，像素值已归一化）输入系统进行训练，获得网络权重与偏置参数。
2. 评估模型：使用测试数据集评估训练后模型的准确率等性能指标。
3. 实时识别：输入单张28×28像素的灰度手写数字图像，系统将返回识别结果（数字标签及置信度）。

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存：建议4GB以上
• 存储空间：至少1GB可用空间用于存储数据集和模型参数

文件说明

主程序文件整合了系统的核心流程，其主要功能包括：初始化神经网络结构及参数，加载并预处理训练与测试数据集，执行网络训练过程并保存最优模型，对训练好的模型进行性能评估，以及提供交互式接口实现单张手写数字图像的实时识别与结果可视化。