基于神经网络的手写体数字识别用matlab实现

基于神经网络的手写体数字识别，它是用matlab实现的，其中用3种不同的神经的网络方法实现了手写体数字的识别，非常利于初学者的学习和交流。

% bpnntrain  网络训练与仿真部分
clear 
clc 

load featureextract; 
% 调用输入输出样本数据
P_train = P（:1:40）;
%P_train：训练样本集合
T_train = T（:1:40）;
P_test = P（:40:56）;
T_test = T（:40:56）;

echo on
net=newff（minmax（P_train）[9 4]{‘tansig‘‘tansig‘‘tansig‘}‘trainlm‘）; 
%newff:建立一个BP网络
%minmax（P_train）:对神经网络输入的最大最小值的限制
%[9 4]:神经网络的层结构
%{‘tansig‘‘tansig‘‘tansig‘}:神经网络各层转移函数
%‘trainlm‘:训练函数
% 利用工具箱建立前向BP网络输入输出隐层的传递函数均为S型的正切函数使用Levenberg-Marquard算法进行训练
% 隐层设置9个神经元，4个神经元输出
net = init（net）;
% 网络初始化
[m1n1]=size（net.IW{11}）;
net.IW{11}=0.3*ones（m1n1）;
% 初始化当前输入层权值
[m2n2]=size（net.LW{21}）;
net.LW{21}=0.3*ones（m2n2）;
% 初始化隐层与输出层的连接权值
net.trainParam.show=100; %显示的间隔次数
net.trainParam.lr=0.01; %网络学习速率
net.trainParam.mc=0.9; %动量因子
net.trainParam.epochs=1000; %最大训练次数
net.trai

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2010-02-20 18:14  手写体数字识别\
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     文件        1206  2006-12-22 15:30  手写体数字识别\222.bmp
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     文件        1206  2006-12-24 11:04  手写体数字识别\3.bmp
     文件        1206  2006-12-24 11:06  手写体数字识别\33.bmp
     文件        1206  2006-12-24 11:07  手写体数字识别\333.bmp
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     文件        1206  2006-12-24 11:04  手写体数字识别\4.bmp
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     文件        1206  2006-12-24 11:07  手写体数字识别\444.bmp
     文件        1206  2005-01-12 19:36  手写体数字识别\4444.bmp
     文件        1206  2006-12-24 11:05  手写体数字识别\5.bmp
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     文件        1206  2006-12-24 11:07  手写体数字识别\555.bmp
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     文件        1206  2006-12-24 11:05  手写体数字识别\6.bmp
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     文件        1206  2006-12-24 11:07  手写体数字识别\666.bmp
     文件        1206  2005-01-12 19:36  手写体数字识别\6666.bmp
     文件        1206  2006-12-24 11:05  手写体数字识别\7.bmp
     文件        1206  2006-12-22 15:44  手写体数字识别\77.bmp
............此处省略92个文件信息