RBF手写的数字识别

资 源 简 介

RBF手写的数字识别

详 情 说 明

RBF（径向基函数）网络是一种常用于模式识别任务的三层前馈神经网络，特别适合处理像手写数字识别这样的非线性分类问题。基于Matlab的实现通常包含以下几个关键环节：

数据准备阶段首先需要处理手写数字样本，常见做法是将MNIST数据集或自定义手写图片进行灰度化、尺寸归一化和特征提取（如将28×28像素图像展平为784维向量）。预处理后的数据分为训练集和测试集，通常保留20%-30%作为验证数据。

网络结构设计采用输入层-隐含层-输出层的经典架构。隐含层使用高斯核函数作为激活函数，其中心点选取直接影响性能，常用K-means聚类算法自动确定中心位置。输出层采用线性函数，神经元数量对应0-9十个数字类别。

训练过程分为两步：无监督学习确定RBF中心点和宽度参数，监督学习调整输出层权重。Matlab的神经网络工具箱可以简化矩阵运算和梯度计算，关键步骤包括计算隐含层输出矩阵、使用伪逆法求解输出层权重。

测试阶段将待识别数字输入训练好的网络，输出层产生10个节点的响应值，通过竞争机制（取最大值对应索引）判定最终识别结果。典型性能指标包括混淆矩阵和总体准确率，MNIST数据集上RBF网络通常能达到85%-92%的识别率。

该方法优势在于训练速度快、对局部特征敏感，但需要注意过拟合问题。实际应用中可通过调整隐含层节点数量、采用正则化手段或结合PCA降维来优化模型。扩展方向包括引入卷积特征提取层或与SVM分类器结合提升性能。