基于BP神经网络的印刷体数字识别研究

开题报告电气工程及其自动化基于BP神经网络的数字字母识别系统设计——系统分析设计一、课题研究意义及现状随着信息科技技术的飞速发展，神经网络从当年的无人问津到现在广泛应用于各个领域，这个不是偶然而是其功能大部分能适应生产生活的各方面需求。

特别是在人工智能、自动控制、计算机科学、信息处理、机器人、模式识别等方面有重大的应用。

BP神经网络已被广泛地应用于各个领域，它的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。

正向传播时，输入样本从输入从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。

若输出层的实际输出与期望输出不符，则转入误差的反向传播阶段。

误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。

这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程是周而复始地进行的。

此过程一直进行到网络输出误差减少到可以接受的程度，或进行预先设定的学习次数为止。

本课题就是利用BP神经网络的工作原理，对0、1、2、3、4、5、6、7、8、9十个数字的图像提取特征向量作为神经网络识别输入向量的基础上，分析建立对0、1、2、3、4、5、6、7、8、9十个数字进行识别的BP神经网络拓扑结构，为程序实现识别系统创造条件。

目前，手写体字符识别是一个非常重要和活跃的研究领域，它涉及到模式识别、图像处理、人工智能、模糊数学、信息论、计算机等学科，是一门综合性技术，有广阔的应用背景与巨大的市场需求。

因此，对字符识别的研究具有理论与应用的双重意义。

二、课题研究的主要内容和预期目标（一）研究内容（1）熟悉BP神经网络的基本原理及其算法；（2）掌握人工神经网络的拓扑结构模型，并利用该模型构建识别系统（3）在含有噪声的情况下对识别系统的影响，并能提高识别的准确率（4）研究出最好的方案分别使识别率，复杂度方面达到理想状态（二）预期目标结合自己的所学的BP神经网络知识对0到9十个数字字符进行编码，变成神经网络可以接受的输入向量形式，构建数字字符识别的BP神经网络拓扑结构模型，完成基于BP神经网络数字识别系统设计。

基于BP神经网络的手写数字识别手写数字识别是人工智能领域中重要的任务之一，其主要是通过计算机视觉和机器学习技术，将手写数字图像转换为可识别的数字。

而基于BP神经网络的手写数字识别算法是目前较为常用和有效的方法之一。

BP神经网络是一种前馈式反向传播神经网络，它模拟了人类的神经系统的工作原理。

BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，通过反向传播算法进行权重调整，最终实现对输入信息的分类和识别。

1. 数据集准备：首先需要准备一个手写数字的数据集，这个数据集包含了一系列的手写数字图像和对应的标签（即数字）。

可以使用已有的公开数据集，如MNIST数据集，它包含了60000张训练图像和10000张测试图像。

2. 数据预处理：对于手写数字图像，首先需要将其转换为灰度图像，然后进行二值化处理，转换为黑白图像。

接着，可以对图像进行一些预处理操作，如图像增强、降噪等，以提高识别精度。

3. 网络模型设计：BP神经网络的设计是整个算法的核心。

可以选择不同的网络结构，如单隐含层、多隐含层等，根据实际需求进行设计。

通常，输入层和输出层的节点数是固定的，而隐含层的节点数可以根据实际情况进行调整。

4. 网络训练：将数据集进行划分，分为训练集和验证集。

然后，使用训练集对网络进行训练，通过反向传播算法进行权重的调整。

在每次训练迭代时，通过计算损失函数的值，来评估网络的性能。

可以选择不同的优化算法，如梯度下降、Adam等，以提高训练效果。

5. 网络测试：完成网络的训练后，可以使用测试集对网络进行测试，评估其在未见过的数据上的性能。

可以通过计算准确率、召回率、精确度等指标来评估模型的性能。

6. 模型调优：根据测试结果，可以对网络的参数进行调整，如学习率、迭代次数等，以提高模型的性能。

也可以通过改变网络结构、引入正则化方法等，来进一步优化模型。

基于BP神经网络的手写数字识别算法在实际应用中取得了不错的效果，但也存在一些问题，如对于复杂手写数字的识别效果不佳、过拟合等。

基于BP网络的数字识别方法张形，等：基于ＢＰ网络的数字识别方法４７４结束语（ｃ）对有噪音的敖字５测试图４训练及测试结果（ｄ）对有噪音的数字２测试本文中研究了基于ＢＰ神经网络的有噪数字识别问题。

通过充分利用ＢＰ神经网络从输入到输出的高度非线性映射，设计分类器，研究在噪声环境下ＢＰ网路的设计、ＢＰ网络的实现方案及改进措施等。

实验结果表明，所设计的ＢＰ网络不但训练时间短而且识别率高。

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马天予．ＶｉｓｕａｌＣ＋＋数字图像处理［Ｍ】．２版．北京：人民邮电出版社，２００２．任建国，徐永红，玉素甫．基于ＢＰ算法的数字字符识另ｑ技术的研究［Ｊ］．计算机与信息技术，２００８（７）：４７—４９．（责任编辑刘舸）基于BP网络的数字识别方法作者：张彤，肖南峰， ZHANG Tong， XIAO Nan-feng作者单位：华南理工大学,计算机科学与工程学院,广州,510641刊名：重庆理工大学学报（自然科学版）英文刊名：JOURNAL OF CHONGQING INSTITUTE OF TECHNOLOGY年，卷(期)：2010,24(3)被引用次数：9次参考文献(6条)1.柳回春;马树元;吴平东手写体数字识别技术的研究[期刊论文]-计算机工程 2003(04)2.蒋宗礼人工神经网络导论 20013.胡健;汪庆宝;涂承宇多层前向神经网络在手写体数字识别应用中的研究 1996(04)4.王明会;潘新安;申敏神经网络在手写体数字识别中的应用1992(05)5.何斌;马天予Visual C++数字图像处理 20026.任建国;徐永红;玉素甫基于BP 算法的数字字符识别技术的研究2008(07)本文读者也读过(10条)1.施少敏.马彦恒.陈建泗.SHI Shao-min.MA Yan-heng.CHEN Jian-si基于BP神经网络的数字识别方法[期刊论文]-兵工自动化2006,25(10)2.邵慧娟.王绪本.熊煜.SHAO Hui-juan.WANG Xu-Ben.Xiong Yu 基于人工神经网络的数字识别技术[期刊论文]-物探化探计算技术2005,27(1)3.金顶云.董俊华.金鑫.Jin Dingyun.Dong Junhua.Jin Xing基于人工神经网络的数字识别技术研究[期刊论文]-科学之友2008(36)4.张绍兵.Zhang Shaobing基于神经网络数字识别方法的研究[期刊论文]-计算机测量与控制2008,16(12)5.马耀名.黄敏.MA Yao-ming.HUANG Min基于BP神经网络的数字识别研究[期刊论文]-信息技术2007,31(4)6.张红.刘磊.孙彦峰.ZHANG Hong.LIU Lei.SUN Yan-feng BP数字识别自动监控系统[期刊论文]-小型微型计算机系统2009,30(3)7.李爽数字识别算法在神经网络中的设计[期刊论文]-硅谷2010(22)8.徐鹏.赵恩铭人工神经网络在数字识别中的应用[期刊论文]-中国新技术新产品2009(8)9.林平.乌日图.李跃.LIN Ping.WU Ri-tu.LI Yue基于神经网络的数字识别[期刊论文]-机械制造与自动化2009,38(2)10.曹鸿霞.CAO Hong-xia BP神经网络在数字识别中的应用[期刊论文]-湖北广播电视大学学报2006,23(6)引证文献(9条)1.陈芬.吴兵基于LMBP人工神经网络的数字字符识别问题研究[期刊论文]-电脑编程技巧与维护 2011(12)2.马斌.边树海.王长涛.韩忠华.孟庆斌特征信息的新数字图像识别方法[期刊论文]-沈阳建筑大学学报（自然科学版） 2011(6)3.朱金善.孙立成.尹建川.李铁山基于BP神经网络的船舶号灯识别模型与仿真[期刊论文]-应用基础与工程科学学报 2012(3)4.王越.曾晶.董丽梅.张权基于粒子群的BP神经网络算法在猪等级评定中的应用[期刊论文]-重庆理工大学学报（自然科学版） 2013(1)5.简晓春.王利伟.闵峰基于LM算法的BP神经网络对汽车排放污染物的预测[期刊论文]-重庆理工大学学报：自然科学 2012(7)6.刘亮基于模糊神经网络的弹药库房安全评价[期刊论文]-四川兵工学报 2012(3)7.张珍荣基于BP神经网络的印刷体数字识别研究[期刊论文]-科技广场 2012(3)8.李勇.王德功.常硕基于多传感器数据融合的飞机目标自动敌我识别方法[期刊论文]-四川兵工学报 2012(1)9.喻敏.吴江基于多进化神经网络的信用评估模型研究[期刊论文]-计算机科学 2011(9)本文链接：/doc/6f5035ad4b35eefdc9d3330c.html /Periodical_cqgxyxb201003010.aspx。

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手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要任务，它可以将手写数字转化为可识别的数字形式。

BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，它通过反向传播算法来训练模型，实现对手写数字的识别。

BP神经网络中的基本单元是神经元，它接收输入信号并通过激活函数进行处理，然后输出给下一层的神经元。

在手写数字识别任务中，神经网络的输入是一个数字图像，经过一系列的卷积、池化和全连接操作，最后输出一个表示数字的向量。

我们需要准备一个包含手写数字的数据集，该数据集包括一系列的手写数字图像和对应的标签。

可以使用MNIST数据集作为训练集和测试集，它包含了大量的手写数字图像和对应的标签。

然后，我们需要对数据集进行预处理，将图像进行灰度化处理，并将像素值归一化到0-1之间。

通过这些预处理操作，可以帮助模型更好地学习数字的特征。

接下来，我们需要构建BP神经网络模型。

该模型包括输入层、隐藏层和输出层。

输入层的神经元数目与图像的像素数目相等，隐藏层的神经元数目可以根据实际情况进行选择，输出层的神经元数目为10，分别代表数字0-9。

在模型训练过程中，我们需要定义损失函数来衡量模型输出与标签之间的差异。

常用的损失函数是交叉熵损失函数，它可以有效地衡量两个概率分布之间的距离。

然后，我们利用反向传播算法来更新模型的参数，通过多次迭代来不断优化模型的性能。

在每一次迭代中，我们将训练集中的手写数字图像输入到模型中，并根据损失函数计算损失值，然后利用反向传播算法来更新模型的参数。

我们使用测试集来评估模型的性能。

将测试集中的手写数字图像输入到模型中，得到模型的输出，然后将模型的输出与标签进行对比，计算模型的准确率。

基于BP神经网络的手写数字识别手写数字识别是计算机视觉中的一个重要问题，它可以应用于自动识别手写数字的场景，例如智能手机的手写输入法、邮政编码识别等。

BP神经网络是一种常用的机器学习算法，它在手写数字识别中有着很好的应用效果。

BP神经网络（Back-Propagation Neural Network），也称为反向传播神经网络，是一种多层前向反馈神经网络，其主要模拟了生物神经元之间的相互连接和信息传递过程。

在手写数字识别中，BP神经网络可以通过训练学习到输入图像和对应的数字之间的映射关系，从而实现对手写数字的自动识别。

BP神经网络的基本结构由输入层、隐层和输出层组成。

输入层接收手写数字的像素值作为网络的输入，隐层通过一系列的非线性激活函数对输入信号进行加工和处理，输出层返回最终的识别结果。

BP神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个过程。

前向传播是指将输入图像通过网络的每一层进行传递，最终得到输出层的结果，反向传播是指通过计算损失函数的梯度，依次更新每一层的权重和偏置。

损失函数通常采用交叉熵损失函数，它可以对目标值和网络输出之间的差异进行度量。

在实际应用中，训练数据的选择和预处理对于BP神经网络的性能影响很大。

通常情况下，我们会选择大量的手写数字图像作为训练数据，并对图像进行预处理，例如图像归一化、去噪等，以提高网络的识别准确率。

为了进一步提高BP神经网络在手写数字识别上的性能，还可以结合其他技术进行改进。

可以将卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）与BP神经网络相结合，使用卷积层和池化层对图像进行特征提取，再通过全连接层进行分类。

在实际应用中，BP神经网络的手写数字识别已经取得了很好的效果，甚至超过了人类的准确率。

这得益于神经网络的强大的模式识别和分类能力。

BP神经网络也存在一些问题，例如对于大规模数据的处理速度较慢，容易过拟合等，这些问题可以通过网络结构的优化和算法的改进来解决。

基于BP神经网络的手写数字识别BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种常用的神经网络模型，主要应用于模式识别和分类问题。

它通过多层的神经元之间的连接来建立一个能够学习和泛化的模型。

在手写数字识别中，我们可以使用BP神经网络来实现数字的自动识别。

我们需要准备一个手写数字的训练集，训练集包含多个手写数字图片及对应的标签。

每个手写数字图片可以表示为一个固定大小的矩阵，矩阵中的每个元素表示图片中对应位置的像素值。

标签可以是一个数字，表示该图片所代表的数字。

接下来，我们需要对训练集进行预处理，将图片转化为神经网络的输入。

通常情况下，我们会将每个像素值归一化到0到1的范围内，以便于神经网络的训练。

我们还需要对标签进行编码，常用的编码方式是独热编码（one-hot encoding），将每个数字编码为一个长度为10的二进制向量，其中只有对应数字位置上的值为1，其余位置上的值为0。

接着，我们需要建立一个BP神经网络模型。

模型的输入层节点数应该与图片的像素数相对应，输出层节点数应该与标签的分类数相对应。

中间的隐藏层节点数可以根据实际情况进行调整。

每个节点的激活函数通常选择sigmoid函数或者ReLU函数。

在模型建立好后，我们可以使用反向传播算法进行训练。

训练过程中，我们需要将训练集分为小批量进行输入，每次输入一个小批量的图片及对应的标签，通过前向传播计算输出，再通过反向传播更新模型参数。

训练的目标是使得模型的输出尽可能接近真实标签，可以使用交叉熵或者均方误差作为损失函数。

当模型训练完毕后，我们可以使用测试集对模型进行评估。

将测试集中的图片输入到模型中，通过前向传播计算输出，将输出与真实标签进行比较，可以计算出模型的准确率或者其他评价指标。

总结而言，基于BP神经网络的手写数字识别是一个基于训练集的模式识别问题。

通过构建BP神经网络模型，通过反向传播算法进行训练和优化，最终实现对手写数字的自动识别。

这是一个经典的机器学习问题，也是深度学习中的基础知识。

基于BP神经网络的手写数字识别手写数字识别是指通过计算机对人工手写的数字进行识别和分类。

它在现代生活中具有广泛的应用，如识别手机号码、银行卡号码、地址等等，其实现的关键是建立一个准确、稳定和高效的识别模型。

本文将介绍基于BP神经网络的手写数字识别方法。

BP神经网络是一种常用的人工神经网络，它由输入层、隐藏层和输出层组成。

输入层接收手写数字的特征数据，隐藏层负责数据处理和特征提取，输出层输出最终的识别结果。

BP神经网络具有自学习能力，通过反向传播算法不断调整网络的权值和偏置，使得网络的输出更加准确。

手写数字识别的关键是提取有效的特征。

在基于BP神经网络的手写数字识别中，常用的特征提取方法包括灰度化处理、图像分割、尺寸归一化等。

将手写数字进行灰度化处理，将图像数据从RGB色彩空间转换为灰度值表示，减少计算量。

然后，进行图像分割，将每个数字从原始图像中划分出来，以便进行单独的识别。

对每个数字进行尺寸归一化，将其形状调整为相同的大小，以方便输入到BP神经网络中。

接下来是BP神经网络的训练过程。

将手写数字的特征数据输入到网络的输入层。

然后，通过正向传播算法将数据在网络中传递，直到输出层输出最终的识别结果。

根据输出结果和实际标签计算误差，并使用反向传播算法调整网络的权值和偏置，使得误差最小化。

重复这个过程，直到网络的输出结果达到预期的精度。

在训练完毕后，就可以使用BP神经网络对新的手写数字进行识别了。

将新的手写数字进行与训练集相同的特征提取过程，然后输入到已训练好的BP神经网络中，得到最终的识别结果。

基于BP神经网络的手写数字识别方法涉及到特征提取、网络训练和识别三个关键步骤。

通过有效的特征提取和网络训练，可以提高识别的准确性和稳定性。

随着深度学习算法的发展，基于BP神经网络的手写数字识别方法还可以进一步优化，提高识别效果。

基于BP人工神经网络的脱机手写数字识别研究的开题报告一、研究背景手写数字识别是现代社会中普遍存在的一个问题，尤其是在图像处理、自动化控制和金融等领域。

为了解决这一问题，人们一直在研究开发相关的技术和工具。

其中，基于BP人工神经网络的脱机手写数字识别技术是一种最具潜力的解决方案之一。

二、研究内容本研究的主要目标是提出一种基于BP人工神经网络的脱机手写数字识别方法，并通过相关实验验证其有效性。

具体研究内容包括：1.数据预处理：采集手写数字图像并进行预处理，将图像转换为可用于神经网络输入的数字矩阵。

2. BP人工神经网络建模：根据预处理后的数字矩阵，建立BP神经网络模型，并通过学习和训练优化网络参数。

3.实验设计：将训练好的神经网络应用于手写数字图像识别中，并进行一系列实验，评估该方法的准确性和性能。

三、研究意义本研究旨在提出一种基于BP人工神经网络的脱机手写数字识别方法，并验证其实用性和有效性。

该方法不仅可以为手写数字识别相关领域提供可靠的解决方案，而且可以为基于人工神经网络的数据处理和识别提供一个新的思路和方法。

四、研究方法本研究主要采用以下方法：1.文献综述：对相关领域的前沿进展和技术进行综述和分析。

2.数据采集和预处理：采集手写数字图像数据并对其进行预处理和特征提取，以形成可用于神经网络输入的数字矩阵。

3.神经网络建模：建立BP神经网络模型，并采用误差反向传播算法优化模型参数。

4.模型测试与评估：将训练好的模型应用于手写数字图像识别中，并通过一系列实验评估其准确性和性能。

五、研究预期结果本研究预期可获得以下结果：1. 提出一种基于BP人工神经网络的脱机手写数字识别方法，该方法可达到较高的准确性和快速性能。

2. 通过实验验证该方法的可行性和有效性，并与其他常见手写数字识别技术进行比较和分析。

3. 为基于人工神经网络的数据处理和识别提供一个新的思路和方法，并对相关领域的研究和应用推广具有一定的参考价值。

端点数 ];2.3 知识库的建立由于本文采用的是基于模式知识库的识别方法，所以对字符的结构特征的分析以及字符模型的构造是一个十分重要的环节，图2.8就是对识别数字的标准形态进行具体分析而构造的模板。

图2.8 规范手写体数字形态DATA0＝[2,2,2,2,2,2,2,2,0]；1＝[1,0,0,1,1,1,1,1,2]；DATA11DATA2＝[3,3,3,1,1,1,1,1,3]；1＝[3,2,3,1,1,1,2,2,3]；DATA31＝[1,1,1,2,2,1,3,2,4]；DATA41＝[3,3,3,1,1,1,2,2,4]；DATA51＝[3,3,2,1,1,2,3,2,1]；DATA61＝[2,2,2,1,1,1,1,1,2]；DATA71＝[4,4,4,2,2,2,2,2,0]；DATA81＝[3,3,3,1,2,1,3,1,1]。

DATA91由于本系统是对自由手写体进行识别, 因而要考虑数字书写体的多变性。

通过对图2.9所示数字变体的分析来对知识库进行补充。

图2.9 手写体数字变体＝[1,1,2,2,2,2,1,2,2]；DATA02DATA2＝[3,2,2,1,1,1,1,3,2]；2＝[3,1,4,2,1,1,2,2,3]；DATA32DATA42＝[1,2,2,3,3,1,2,2,2]； DATA52＝[3,3,3,1,1,1,2,2,4]； DATA62＝[3,1,3,1,1,2,2,2,2]； DATA82＝[4,4,4,2,1,2,1,2,2]； DATA92＝[3,2,3,2,1,1,3,1,3]。

最后得到知识库由上述两套模板所组成。

2.4 本系统的模式识别方法在本次设计过程中，我们选择了模板匹配的识别方法。

通过计算欧氏距离来衡量匹配程度。

本系统中的特征矢量有9个分量，其计算距离公式如下：12291i i i d x y =⎡⎤=-⎢⎥⎢⎥⎣⎦∑ 公式(2.1)但在本次设计中我们计算距离时对上述公式进行了a 改进，对于可靠性较高的端点数即最后一维特征值加大了权重，改进后的距离计算公式如下：182229913i i i d x y x y =⎡⎤=-+⨯-⎢⎥⎣⎦∑ 公式(2.2)在识别过程，分别计算待识别图像的特征值与知识库中两个模板的距离，与10个数字逐个比较，距离最小的对应的数字就是最后识别结果。

基于BP神经网的数字识别一．实验名称：基于BP神经网的数字识别二．实验目的：熟悉利用matlab进行数字图像处理的方法。

三．实验原理BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。

BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。

它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。

BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。

本设计使用BP神经网实现数字的识别。

四．实验内容1.用数码相机拍摄一些待识别的数字，或直接从网上下载数字的图片。

2.为了更利于计算机识别数字要先对数字的图像进行处理，将其转换成简单的二值图像。

下面以利用QQ截图产生的图像为例说明。

1）将含有数字的原图像用QQ截图截成单个数字。

如下图：用手机拍摄的照片截图后的单个数字的图片2）转换图片格式（以上述qq截图为例）。

clc,close all,clear allfor kk = 0:9m=strcat(int2str(kk),'.png');x=imread(m,'png');x=mat2gray(x);bw=im2bw(x,0.5);m=strcat(int2str(kk),'.bmp')imwrite(bw,m,'bmp');end上述程序将（0~9）.png转换为（0~9）.bmp。

执行结果会在matlab当前路径中产生相应文件。

如下图所示：3.编写程序实现数字的识别，具体实验代码如下所示：% 数字识别% 生成输入向量和目标向量clear all;'LOADING......'for kk = 0:99p1=ones(16,16); %建立全为1的样本矩阵m=strcat('nums\',int2str(kk),'.bmp');x=imread(m,'bmp'); %循环读入0-99个样本数字文件bw=im2bw(x,0.5); %对输入图像进行二值化处理采用全局阈值0.5 [i,j]=find(bw==0);imin=min(i);imax=max(i);jmin=min(j);jmax=max(j);bw1=bw(imin:imax,jmin:jmax); %截取输入图像中的数字部分rate=16/max(size(bw1));bw1=imresize(bw1,rate); %对输入文件变尺寸处理[i,j]=size(bw1);i1=round((16-i)/2);j1=round((16-j)/2);p1(i1+1:i1+i,j1+1:j1+j)=bw1; %建立起16*16的矩阵p1=-1.*p1+ones(16,16); %反色处理for m=0:15p(m*16+1:(m+1)*16,kk+1)=p1(1:16,m+1);end%将处理的源样本输入供神经网络训练的样本 pcolum是样本数循环变量switch kkcase{0,10,20,30,40,50,60,70,80,90}t(kk+1)=0; %数字0case{1,11,21,31,41,51,61,71,81,91}t(kk+1)=1; %数字1case{2,12,22,32,42,52,62,72,82,92}t(kk+1)=2; %数字2case{3,13,23,33,43,53,63,73,83,93}t(kk+1)=3; %数字3case{4,14,24,34,44,54,64,74,84,94}t(kk+1)=4; %数字4case{5,15,25,35,45,55,65,75,85,95}t(kk+1)=5; %数字5case{6,16,26,36,46,56,66,76,86,96}t(kk+1)=6; %数字6case{7,17,27,37,47,57,67,77,87,97}t(kk+1)=7; %数字7case{8,18,28,38,48,58,68,78,88,98}t(kk+1)=8; %数字8case{9,19,29,39,49,59,69,79,89,99}t(kk+1)=9; %数字9endend%建立与训练样本对应的输出值t'LOAD OK.'save E52PTpt;% 创建和训练BP网络clear all;load E52PTpt; %加载样本pr(1:256,1)=0;pr(1:256,2)=1;%创建BP网络net=newff(pr,[25 1],{'logsig''purelin'}, 'traingdx', 'learngdm');net.trainParam.epochs=2500; %设置训练步数net.trainParam.goal=0.001; %设置训练目标net.trainParam.show=10; %设置训练显示格数net.trainParam.lr=0.05; %设置训练学习率net=train(net,p,t); %训练BP网络'TRAIN OK.'save E52netnet;% 识别for times=0:9clear all;p(1:256,1)=1;p1=ones(16,16);load E52netnet;test=input('FileName:', 's');x=imread(test,'bmp');bw=im2bw(x,0.5);[i,j]=find(bw==0);imin=min(i);imax=max(i);jmin=min(j);jmax=max(j);bw1=bw(imin:imax,jmin:jmax);rate=16/max(size(bw1));bw1=imresize(bw1,rate);[i,j]=size(bw1);i1=round((16-i)/2);j1=round((16-j)/2);p1(i1+1:i1+i,j1+1:j1+j)=bw1;p1=-1.*p1+ones(16,16);for m=0:15p(m*16+1:(m+1)*16,1)=p1(1:16,m+1);end[a,Pf,Af]=sim(net,p); %测试网络imshow(p1);a=round(a) %输出网络识别结果end4.运行程序：主窗口会出现如下内容：在FileName：后面输入要识别的数字的图像的存储路径，系统就会显示该数字并打开该数字对应的图片。

基于BP神经网络的印刷体字母识别1背景随着社会的发展，英语作为国际通用语言得到了日益广泛的应用，因此有大量的英文文档整理、查询、统计的工作需要完成，而英文字母识别系统可以轻而易举地完成很多以前难以想象的工作。

智能控制作为一门新兴的交叉学科，在许多方面都优于传统控制，而智能控制中的人工神经网络由于模仿人类的神经网络，具有感知识别、学习、联想、记忆、推理等智能，更是有着广阔的发展前景。

人工神经网络理论的应用主要在人工智能,自动控制,模式识别,机器人,信息处理,CAD/CAM等方面。

如:(1)空间科学。

航空飞行器及汽车的自动驾驶导航系统,飞行路径模拟，飞行器制导和飞行程序优化管理等。

(2)控制和优化。

机器人运动控制,各种工业过程控制和制造过程控制，如集成电路布线设计,生产流程控制等等。

(3)模式识别和图像处理。

如人脸识别,语言识别,指纹识别,签名识别,手写体和印刷体字符识别,目标检测与识别,图像复原,图像压缩等等。

(4)智能信息管理系统。

如股价预测,不动产价格预测,外汇,黄金等大宗产品价格预测,公司财务分析,地震及各种自然灾害预报等等。

其中最核心的是反向传播网络(Back Propagation Network),简称BP网络。

本文介绍了运用matlab工具箱确定隐层神经元的个数和构造BP神经网络，并用两组样本对该神经网络进行训练，然后运用训练后的网络对字母进行识别。

2 BP网络介绍BP神经网络又称误差反向传递神经网络。

它是一种依靠反馈值来不断调整节点之间的连接权值而构建的一种网络模型。

它的整个体系结构分为输入层、隐藏层和输出层,其中隐藏层根据具体情况的需要,可以是一层结构也可为多层结构。

BP算法的基本思想是:学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。

正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐藏层逐层处理后，传向输出层。

若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符,则转入误差的反向传播阶段。

基于BP神经网络的手写数字识别
基于BP神经网络的手写数字识别是一种常见的图像识别方法，它可以对手写的数字图像进行自动识别和分类。

BP神经网络是一种由输入层、隐藏层和输出层构成的多层前向神经网络，通过不断地调整权重和偏置来优化网络的性能，从而实现对图像的准确识别。

手写数字识别可以应用于很多领域，比如自动邮件识别系统、手写体数字验证码识别等。

在这个过程中，首先需要收集并预处理一定数量的手写数字图像数据集，然后将数据集分为训练集和测试集。

训练集用于训练BP神经网络的权重和偏置，而测试集用于评估网络的性能和准确率。

BP神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。

前向传播是指将输入层的特征向量通过网络中的各个神经元传递到输出层的过程，其中每个神经元通过乘以权重和加上偏置，并经过一个激活函数，得到输出。

反向传播是指根据网络输出和期望输出之间的误差，通过链式法则不断地调整网络中的权重和偏置，以使网络的输出与期望输出尽量接近。

在训练过程中，需要选择合适的激活函数、学习率和迭代次数等参数，以及合适的网络结构。

常见的激活函数有sigmoid函数、tanh函数和ReLU函数等，学习率的选择要考虑到收敛速度和稳定性的平衡，迭代次数越多，网络的性能可能会越好，但也可能导致过拟合的问题。

训练完成后，就可以使用训练好的网络对新的手写数字图像进行识别和分类。

首先需要对输入图像进行预处理，包括灰度化、二值化和尺寸归一化等操作，然后将处理后的图像输入到已训练好的BP神经网络中进行识别。

通过比较输出层的信号强度，可以确定图像属于哪个数字类别。

为了提高准确率，可以通过调整阈值或使用多个网络进行集成来进行进一步的优化。

摘要科技发展日新月异，智能识别推陈出新。

如今是信息化时期，数字识别在很多智能领域上运用广泛，拥有普遍的使用远景，因此探索这项技术有其重要的实际意义。

由于手写数字在写法上千差万别，且数字间字形差别相对较小，使得识别系统的开发具有很大的挑战性。

当前手写数字识别采用的技术有Bayes判别法、决策树法、神经网络和支持向量机（Support Vector Machines，SVM）等。

诞生于20世纪90年代的SVM技术是机器学习研究的热点，因其良好的泛化性能成为了数字识别领域的热门方法。

本开发系统借助MATLAB平台实现完成SVM的手写数字识别功能，同时与BP神经网络的识别作对比，并利用了MNIST数据库作扩展与分析。

对识别的结果进行探究，得出使识别精准度出现误差的主要因素有手写体数字的规范程度、笔画字迹粗细和清晰，以及训练样本的数量等。

关键词手写数字识别；神经网络；SVMAbstractTechnological development changes rapidly, and intelligent recognition innovates constantly. In the information era, numeral recognition has broad application prospects in many pattern areas with a common vision, so it is of great practical significance to explore this technology. As a result of handwritten numeral vary widely in the wording and digital shape difference is relatively small, making recognition system development is a great challenge.At present, Bayes discriminant analysis, decision tree method, neural network and support vector machine (referred to as SVM) are the main methods of recognition of handwriting. SVM technology, which was born in 1990s, is a hot topic in machine learning research. Because of its good generalization performance, it has become a popular method in the field of numeral recognition.The system uses the MATLAB to realize the handwritten numeral recognition based on SVM, at the same time with the recognition of BP neural network for comparison, and using the MNIST database to extend and analysis. To research the results of recognition, it comes to conclusion that the main factors affecting the accuracy of the recognition include the specification of the handwritten numeral, the thickness and the clarity of the strokes, and the number of the training samples.Keywords handwritten numeral recognition; neural network; SVM目录摘要 (I)Abstract (I)第1章绪论 (1)1.1 课题研究的背景和意义 (1)1.2 国内外研究现状及分析 (1)1.3 课题研究的主要内容 (1)1.4 本章小结 (2)第2章手写数字识别综述 .......................................................................................... 错误!未定义书签。

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。