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基于BP神经网络的手写体数字识别

  • 资源大小:1.21 MB
  • 上传时间:2021-06-29
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  • 标      签: Matlab

资 源 简 介

第一:搭建一个BP神经网络,用一个训练集去训练它,得到修正好的各个网络参数,主要就是连接权值和阈值,我将它保存在train2.mat文件中,再用一个测试集去测试一下它识别的正确率。第二:设计一个GUI,实现以下这几个功能:加载图片;对待识别图像的预处理;图像的标准归一化;识别。加载图片:这很容易实现,主要就是弹出一个文件选择框来选择图片,可以百度。对待识别图像的预处理:主要就是灰度化,二值化。图像的标准归一化:就是将图片中关于数字的区域分割出来,再对它进行归一化,转化为28*28像素的形式,使它符合神经网络的输入模式;同时也进行一些图像处理操作,如去噪,取反,形态学处理(膨胀、腐蚀、开操作、闭操作等)。识别:将BP网络写进去,并加载训练好的参数到网络中(训练好的参数放在train2.mat文件中)。该设计比较简单,应该不难看懂。

文 件 列 表

input.bmp
recognize.fig
recognize.m
train2.mat
说明.txt

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