基于BP神经网络的手写数字识别PPT资料 共19页

基于BP神经网络的手写数字识别BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，也是一种在手写数字识别领域取得良好效果的方法之一。

手写数字识别是指通过计算机对手写数字进行识别和分类，这在现代社会中有着广泛的应用，比如验证码识别、自动识别银行支票和自动识别信封上的邮政编码等。

BP神经网络是一种典型的前向反馈网络，它由输入层、隐层和输出层组成，具有较强的非线性映射能力和逼近性能。

在手写数字识别中，BP神经网络可以通过学习样本数据来训练网络，使得网络能够准确地识别各种手写数字。

下面将介绍基于BP神经网络的手写数字识别的具体实现过程。

一、数据预处理在进行手写数字识别之前，首先需要对手写数字图像进行预处理。

通常情况下，手写数字图像是一个灰度图像，我们可以对图像进行二值化处理，将其转换为黑白图像。

然后，可以对图像进行分割，将每个手写数字从图像中分离出来，这样可以降低识别的复杂度。

还需要对手写数字进行尺寸归一化处理，将其缩放到统一的大小，以便于网络的训练和识别。

二、特征提取在进行手写数字识别时，通常需要对手写数字进行特征提取，以便于网络学习和识别。

常用的特征提取方法包括灰度直方图、边缘检测、轮廓提取、形状描述子等。

这些特征可以帮助网络更好地理解手写数字的形状和结构，从而提高识别的准确性。

三、构建BP神经网络模型构建BP神经网络模型是手写数字识别的关键一步。

在构建网络模型时，需要确定输入层的大小、隐层的大小和输出层的大小。

通常情况下，输入层的大小取决于手写数字的特征向量的维度，隐层的大小可以通过交叉验证的方法确定，输出层的大小则取决于手写数字的类别数。

在确定网络结构后，还需要确定网络的激活函数、学习率和训练轮数等超参数。

四、网络训练和优化在构建BP神经网络模型后，需要对网络进行训练和优化。

BP神经网络通常使用反向传播算法进行训练，通过最小化损失函数来调整网络的权值和偏置，使得网络能够更好地拟合训练数据。

在网络训练过程中，还需要使用一些优化算法来加速收敛，比如随机梯度下降、动量法、Adam等。

基于BP神经网络的手写数字识别实验报告基于BP神经网络的手写体数字图像识别PT1700105 宁崇宇PT1700106 陈玉磊PT1700104 安传旭摘要在信息化飞速发展的时代，光学字符识别是一个重要的信息录入与信息转化的手段，其中手写体数字的识别有着广泛地应用，如：邮政编码、统计报表、银行票据等等，因其广泛地应用范围，能带来巨大的经济与社会效益。

本文结合深度学习理论，利用BP神经网络对手写体数字数据集MNIST进行分析，作为机器学习课程的一次实践，熟悉了目前广泛使用的Matlab工具，深入理解了神经网络的训练过程，作为非计算机专业的学生，结合该课题掌握了用神经网络处理实际问题的方法，为今后将深度学习与自身领域相结合打下了基础。

1 引言从计算机发明之初，人们就希望它能够帮助甚至代替人类完成重复性劳作。

利用巨大的存储空间和超高的运算速度，计算机已经可以非常轻易地完成一些对于人类非常困难的工作，然而，一些人类通过直觉可以很快解决的问题，却很难通过计算机解决，这些问题包括自然语言处理、图像识别、语音识别等等，它们就是人工智能需要解决的问题。

计算机要想人类一样完成更多的智能工作，就需要掌握关于这个世界的海量知识，很多早期的人工智能系统只能成功应用于相对特定的环境，在这些特定环境下，计算机需要了解的知识很容易被严格完整地定义。

为了使计算机更多地掌握开放环境下的知识，研究人员进行了很多的尝试。

其中影响力很大的一个领域就是知识图库（Ontology），WordNet是在开放环境中建立的一个较大且有影响力的知识图库，也有不少研究人员尝试将Wikipedia中的知识整理成知识图库，但是建立知识图库一方面需要花费大量的人力和物力，另一方面知识图库方式明确定义的知识有限，不是所有的知识都可以明确地定义成计算机可以理解的固定格式。

很大一部分无法明确定义的知识，就是人类的经验，如何让计算机跟人类一样从历史的经验中获取新的知识，这就是机器学习需要解决的问题。

基于BP神经网络的手写数字识别在图像识别领域中，手写数字的识别一直是重要的研究方向。

手写数字识别可以应用于数字化文档处理、自动化识别、智能技术以及人机交互等领域。

BP神经网络是一种数学模型，它可以进行高度并行的运算。

BP神经网络在图像识别领域中有很好的应用效果。

本文就基于BP神经网络实现手写数字识别进行论述。

首先，需要了解手写数字的数据集。

在本文中，我们使用MNIST手写数字数据集。

这个数据集是一个包含大量手写数字图片的数据集，数字从0到9都有涵盖。

每个数字图片大小为28*28像素。

数据集被分为训练集和测试集，其中训练集包含60,000张图像，测试集包含10,000张图像。

为了使用BP神经网络进行手写数字识别，必须进行以下几个步骤：1. 数据预处理。

首先，必须把数字图片转换为数值矩阵。

在转换之前，将图片中的每个像素都缩放到0到1之间的范围内。

之后，将每个像素的值映射到一个整数值域，例如0到255。

然后，将图像矩阵展平为一个一维向量。

2. 网络架构设计。

网络架构是指BP神经网络包含的层数、每层中包含的神经元数量以及神经元之间的连通性。

在手写数字识别中，通常使用包含两到三个隐藏层的BP神经网络。

每个隐藏层包含相同数量的神经元，根据实验结果，50到100个神经元是一个较好的选择。

输出层中包含10个神经元，分别对应数字0到9。

3. 训练网络。

训练网络是指利用训练集对网络进行学习和优化，使得网络能够正确识别手写数字。

在BP神经网络中，利用反向传播算法对网络中的权重进行调整，使得网络的输出与标准输出之间的误差最小。

训练网络的目的是使得网络能够正确地分类手写数字图片。

测试网络是指利用测试集对训练好的网络进行测试，评估其识别手写数字的精度。

在测试集中，网络会对每个数字进行分类，并将其与标准分类进行比较。

测试集的结果可以帮助评估网络的泛化能力，即其适用于处理不同类型的数字。

通过以上四个步骤，基于BP神经网络的手写数字识别就可以实现。

数值分析实验报告题目基于BP神经网络的数字识别姓名学号 201531452 专业目录摘要 (II)一、背景介绍 (1)1.1.研究背景 (1)1.3.本课题主要的研究内容 (1)二、图像预处理 (2)2.1.彩色图像的灰度化 (2)2.2.灰度图像的二值化 (2)2.3.梯度锐化 (2)2.4.去离散噪声 (2)2.5.归一化调整 (3)三、模式识别 (3)3.1.特征提取 (3)3.2. BP神经网络 (3)3.2.1. BP算法的多层感知器 (3)3.2.2.BP算法过程 (4)3.3.BP神经网络设计与训练 (6)3.3.1.BP神经网络的设计方法 (6)3.3.2.神经网络仿真程序设计 (6)3.3.3.神经网络测试。

(6)四、仿真实验的结果 (7)五、总结 (8)参考文献 (9)基于BP神经网络的数字识别摘要人工神经网络技术在现在取得了巨大的发展，它具有的高度非线性，使我们能表达一些至少是目前尚无法用计算理论表达清楚的外部世界模型；同时，神经网络所具有的自学习，自组织能力使我们能在与外部世界的交互作用下，实现无法用当前的计算理论表达清楚的功能；对于那些无法建立精确数学模型的系统，神经网络有着独特的优势。

本课题主要研究基于BP神经网络的方法来实现数字识别。

首先对图像进行灰度化、二值化、平滑去噪、归一化、细化的预处理，以便于进行像素值的提取，对设计好的神经网络进行训练，对比训练的结果与期望的结构，并根据对比的结果对神经网络的一些权值进行修改，最终得到训练好的神经网络。

并选择测试样本，进行仿真测试。

整个仿真实验中，对含数字的图片进行处理，其数字识别效果可在本课题中的MATLAB仿真实验中体现。

关键词：神经网络；灰度化；预处理；仿真测试一、背景介绍1.1.研究背景为了解决计算机字符的自动识别、高速加工处理,使计算机达到真正智能化,人们对计算机识别进行了多年的研究,并取得了很大的进步。

数字识别是字符识别的一个分支，一般通过特征匹配及特征判别的方法来进行处理,目前识别率还较低。

基于BP神经网络的手写数字识别手写数字识别是一个常见的图像处理任务，旨在将手写数字的图像转换为相应的数字。

传统的方法通常使用特征提取和分类器来完成这个任务。

但是，基于神经网络的方法已经证明比传统方法更有效和准确。

BP神经网络是使用最广泛的神经网络之一，用于解决各种分类和预测问题。

在本文中，我们将探讨如何使用基于BP神经网络的方法来实现手写数字识别。

首先，我们需要定义神经网络的结构。

对于手写数字识别，我们可以使用一个三层的BP神经网络，其中输入层有784个神经元（对应于28 x 28个像素），一个隐藏层，和一个输出层，输出层有10个神经元，分别对应于数字0到9。

接下来，我们需要准备训练数据。

我们可以使用MNIST数据集，该数据集包含了70,000张手写数字的图像，每张图像都有一个正确的标签。

我们可以将这些图像和标签分成训练集和测试集，其中训练集用于训练神经网络，测试集用于评估模型的准确性。

在使用训练数据时，我们需要将图像转换为数字向量，并将标签编码为独热向量。

然后，我们可以开始训练神经网络。

在每个训练迭代中，我们根据输入数据计算前向传递，并计算误差。

然后，我们使用反向传播更新网络的权重。

这个过程被重复进行多次，直到误差收敛为止。

最后，我们可以使用测试集评估模型的准确性。

我们将每个测试样本的图像输入到神经网络中，并将神经网络的输出与实际标签进行比较。

我们可以使用准确率来评估模型的实际性能，例如正确分类的测试样本的比例。

总结来说，基于BP神经网络的手写数字识别是一种可行和准确的方法。

然而，需要注意的是网络的结构和超参数的选择，以及训练和测试数据的质量都会影响模型的性能。