实现RBF手写的数字识别程序

资 源 简 介

实现RBF手写的数字识别程序

详 情 说 明

RBF手写数字识别程序是一种基于径向基函数神经网络的经典应用。该程序通过MATLAB实现，能够有效识别手写数字图像。

系统首先需要对输入的手写数字图像进行预处理，包括二值化、尺寸归一化和特征提取等步骤。常用的特征提取方法包括将图像划分为多个网格并统计每个网格中的像素密度，形成特征向量。

RBF神经网络的核心是径向基函数层，通常采用高斯函数作为激活函数。网络结构包含三个层次：输入层接收特征向量，隐含层进行非线性变换，输出层产生分类结果。隐含层的中心点选择对性能有重要影响，可以采用K-means聚类算法确定。

训练过程分为两个阶段：首先确定隐含层参数（中心和宽度），然后通过伪逆或梯度下降法训练输出层权重。程序实现时需要注意正则化处理以避免过拟合。

测试阶段将待识别图像的特征向量输入训练好的网络，输出层神经元的响应值对应不同数字的置信度，取最大值作为识别结果。

该方法的优势在于训练速度快、对噪声有一定鲁棒性，但网络结构设计对性能影响较大。实际应用中可结合其他技术如PCA降维来提升识别率。