基于MATLAB的BP神经网络手写数字识别系统实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB构建BP神经网络模型，实现手写数字识别功能。包含数据预处理、网络训练、模型测试及可视化模块，支持用户使用训练集训练网络并测试新图像识别效果。

详 情 说 明

基于MATLAB的BP神经网络手写数字识别

项目介绍

本项目实现了一个基于误差反向传播（BP）算法的神经网络模型，用于手写数字图像的识别。该程序采用监督学习方式，通过训练学习手写数字的特征模式，能够对新的手写数字图像进行自动分类。项目集成了数据预处理、网络训练、模型测试与结果可视化等完整流程。

功能特性

• 完整流程实现：涵盖数据加载、预处理、网络训练、测试评估及可视化全过程。
• 标准BP算法：采用基于梯度下降的误差反向传播算法进行权重优化。
• 灵活的激活函数：隐藏层使用Sigmoid激活函数，输出层使用Softmax函数进行多分类。
• 参数可配置：支持自定义学习率、隐藏层神经元数量、训练迭代次数等关键超参数。
• 结果可视化：动态展示训练损失变化曲线，直观呈现模型学习过程。
• 性能评估：输出模型在测试集上的整体识别准确率，并可对单张图像进行预测，展示其所属类别及置信度。
• 模型保存：支持将训练好的网络权重与偏置参数导出保存，便于后续使用。

使用方法

1. 准备数据：确保MNIST或格式类似的手写数字数据集已就位，包含训练集和测试集的图像与标签文件。
2. 配置参数：在程序主入口处，根据需要调整学习率、隐藏层节点数、训练轮数等参数。
3. 运行程序：执行主脚本。程序将自动进行数据加载与归一化、初始化网络、开始训练。
4. 查看结果：训练过程中将显示损失下降曲线。训练完成后，控制台将输出测试集准确率。用户可选择单张测试图像查看其预测数字及各类别概率。

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本

文件说明

主程序文件承载了项目的核心流程控制与协调功能。它负责调用数据读取模块加载训练与测试样本，执行必要的图像数据预处理步骤，依据设定参数构建神经网络结构并对其进行初始化。随后，该文件主导整个模型训练的迭代循环，在每一轮中完成前向传播计算输出、反向传播更新权重，并实时记录与绘制损失变化。训练结束后，它调度测试模块评估模型性能，计算并报告识别准确率，同时提供对单张图像进行预测和结果展示的接口。此外，主程序还管理着模型参数的持久化，支持将训练结果保存至外部文件。