基于概率神经网络的手写体数字识别

基于概率神经网络的手写体数字识别，简单实用的例程，适合Bp神经网络的学习者使用

% digital_rec.m  手写体数字的识别

%% 清理工作空间
clearclc
close all

%% 读取数据
disp（‘开始读取图片...‘）;
I = getPicData（）;
% load I
disp（‘图片读取完毕‘）

%% 特征提取
x0 = zeros（14 1000）;
disp（‘开始特征提取...‘）
for i=1:1000
    % 先进行中值滤波
    tmp = medfilt2（I（::i）[33]）;
    
    % 得到特征向量
    t= getFeature（tmp）;
    x0（:i） = t（:）;
end

% 标签 label 为长度为1000的列向量
label = 1:10;
label = repmat（label1001）;
label = label（:）;
disp（‘特征提取完毕‘）

%% 神经网络模型的建立
tic
spread = .1;
% 归一化
[x se] = mapminmax（x0）;
% 创建概率神经网络
net = newpnn（x ind2vec（label‘））;
ti = toc;
fprintf（‘建立网络模型共耗时 %f sec\n‘ ti）;

%% 测试
% 输入原数据样本进行测试
lab0 = net（x）;
% 将向量化的类别lab0转化为标量类别lab
lab = vec2ind（lab0）;
% 计算正确率
rate = sum（label == lab‘） / length（label）;
fprintf（‘训练样本的测试正确率为\n  %d%%\n‘ round（rate*100））;

%% 带噪声的图片测试
I1 = I;
% 椒盐噪声的强度
nois = 0.2;
fea0 = zeros（14 1000）;
for i=1:1000
    tmp（::i） = I1（::i）;
    % 添加噪声
    tmpn（::i） =  imnoise（double（tmp（::i））‘salt & pepper‘ nois）;
%     tmpn（::i） =  imnoise（double（tmp（::i））‘gaussian‘0 0.1）;
    % 中值滤波
    tmpt = medfilt2（tmpn（::i）[33]）;
    % 提取特征向量
    t = getFeature（tmpt）;
    fea0（:i） = t（:）;
end

% 归一化
fea = mapminmax（‘apply‘fea0 se）;
% 测试
tlab0 = net（fea）;
tlab = vec2ind（tlab0）;

% 计算噪声干扰下的正确率
rat = sum（tlab‘ == label） / length（tlab）;
fprintf（‘带噪声的训练样本测试正确率为\n  %d%%\n‘ round（rat*100））;

 属性            大小     日期    时间   名称
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