基于BP神经网络的手写数字识别matlab实现

本ZIP文件包含了经典的手写数字的bmp数据，共{0,1,2，……，9}10个类，每个类包含500个数据；然后对图片进行二值化处理，采用patch来对每张image提出特征，最后设计神经网络对特征进行训练，并用得到的net来测试TestingSet，经过调解参数，测试精度可以达到95%左右。整个实现过程是基于matlab语言的，code清晰，明了，简单易懂，绝对值得算法爱好者探究。

clc;clear;close all;

opts.nClass = 10;
opts.nPerClass = 500;
opts.percent = 0.1;
opts.patch = [87];
opts.width = 40;
opts.height = 70;

% root = ‘F:\Matlab（install）\bin\Code\Machine Learning\Neural Network\minst recognition\data\‘;
% 
% fprintf（‘Reading the imgaes...\n‘）;
% img = ImageRead（root）;

fprintf（‘Loading the data...\n‘）;
load（‘img.mat‘）;

fprintf（‘Feature exaction...\n‘）;
imgFeature = FeatureExtract（imgopts）;

fprintf（‘Data preprocessing...\n‘）;
[ TrainTest ] = PreProcess（ imgFeatureopts ）;

%BP Neural Network training and testing
layer = [40 40];
fprintf（‘Net training...\n‘）;
Net = NetTraining（ Train.SetTrain.Labellayer ）;

fprintf（‘Net testing...\n‘）;
[Truth~] = find（ Test.Label == 1 ）;
[preLabelaccuracy] = NetTesting（ Test.SetNetTruth ）;
fprintf（‘Net accuracy: %0.4f \n‘accuracy）;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2014-10-28 10:27  AData（.bmp）\
     目录           0  2016-08-21 17:55  AData（.bmp）\0\
     文件        1862  2006-10-13 18:31  AData（.bmp）\0\0_1.bmp
     文件        1862  2006-10-13 18:31  AData（.bmp）\0\0_10.bmp
     文件        1862  2006-10-13 18:31  AData（.bmp）\0\0_100.bmp
     文件        1862  2006-10-13 18:31  AData（.bmp）\0\0_101.bmp
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     文件        1862  2006-10-13 18:31  AData（.bmp）\0\0_103.bmp
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     文件        1862  2006-10-13 18:31  AData（.bmp）\0\0_123.bmp
     文件        1862  2006-10-13 18:31  AData（.bmp）\0\0_124.bmp
............此处省略5008个文件信息