基于BP神经网络的手写数字识别MATLAB项目

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现双位数手写数字识别系统，通过多层BP神经网络训练，支持0至99手写数字的准确识别。集成数据预处理、网络训练与实时识别功能，并提供可视化结果展示，适用于数字图像识别研究与应用。

详 情 说 明

基于BP神经网络的双位数手写数字识别系统

项目介绍

本项目实现了一个能够识别0到99任意两位手写数字的智能识别系统。系统基于多层BP神经网络构建，通过图像预处理、特征提取、网络训练和实时识别等核心模块，为用户提供准确的手写数字识别服务。系统支持识别结果的视觉化展示和性能评估分析。

功能特性

• 双位数识别能力：可准确识别00-99范围内的任意两位手写数字
• 智能图像预处理：自动完成图像二值化、尺寸标准化和降噪处理
• BP神经网络算法：采用反向传播算法进行模型训练与优化
• 可视化分析：提供网络误差曲线、特征提取效果等训练过程可视化
• 置信度评估：输出识别结果的同时提供置信度百分比
• 错误处理机制：对无法识别的图像提供错误代码和重试建议

使用方法

1. 准备输入图像：准备28×28像素的灰度手写数字图像（PNG或JPG格式）
2. 运行识别系统：启动主程序进行图像识别
3. 查看识别结果：系统将输出识别数字（0-99）及置信度百分比
4. 分析可视化结果：查看生成的误差曲线和特征提取效果图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 神经网络工具箱
• 至少4GB内存
• 500MB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件承担着系统的核心调度功能，实现了整个识别流程的集成控制。其主要能力包括：协调数据预处理模块对输入图像进行标准化处理，调用神经网络进行特征学习和模式识别，管理训练过程的参数优化与误差反向传播，执行实时识别任务并生成识别结果，同时负责可视化图表的生成与展示，以及系统错误处理机制的统一管理。