bp神经网络手写数字识别,基于神经网络的手写字母识别

　　【手写字母识别】基于ELMAN和BP神经网络，实现手写大写字母(A-O)识别。带Matlab源代码的技术博客_MATLAB仿真博客_博客

　　1引言模式识别一直是信息科学、人工智能等领域的研究热点。经过研究者多年的努力，已经取得了许多理论成果。在应用方面，已经在气象云图、卫星遥感图像识别、工业产品检测、字符识别、语音识别、指纹识别、医学图像分析等多个方面得到应用。特别是基于模式识别的语音系统，指纹识别系统是模式识别研究的成功应用成果。手写数字识别是模式识别技术的一个分支，广泛应用于票据、表格、邮件分拣等领域。在这些应用中，要求识别系统是自动的、快速的和高度准确的，因为一个错误的识别将导致不可预测的后果，甚至是巨大的损失。因此，如何提高识别系统的识别率成为手写数字识别系统的核心问题。基于BP神经网络的手写数字识别系统的目的是设计一个基于BP神经网络的分类器，对不同的输入字符特征向量进行不同的分类，最终得到识别结果。

　　第二部分代码全部清除；

　　%要形成用户界面，请添加一个图形窗口。

　　h=图形(颜色，[0.75 0.75 0.75]，

　　位置，[400 200 500 400]，

　　基于Elman神经网络和BP神经网络的姓名、字母识别，

　　数字标题，关，

　　菜单栏，无)；

　　%绘制坐标轴对象以显示原始图像。

　　h0=轴(位置，[0.15 0.6 0.3 0.3])；

　　%添加图像打开按钮

　　h1=uicontrol(H， Style ， push ，

　　位置，[80 120 150 70]，

　　字符串，选择以识别图片，

　　字体大小，10，

　　Call ， op )；

　　%绘制坐标轴对象，显示预处理图像。

　　h2=轴(位置，[0.55 0.6 0.3 0.3])；

　　%添加预处理按钮

　　h3=uicontrol(H， Style ， push ，

　　位置，[280 120 150 70]，

　　字符串，图像二值化，

　　字体大小，10，

　　Call ，预处理)；

　　%添加标识按钮

　　h4=uicontrol(H， Style ， push ，

　　位置，[280 50 150 70]，

　　字符串，标识字母，

　　字体大小，10，

　　叫，认)；

　　%添加一个文本框来显示识别结果。

　　%添加训练神经网络按钮

　　h6=uicontrol(H， Style ， push ，

　　位置，[80 50 150 70]，

　　字符串，神经网络训练，

　　字体大小，10，

　　叫，训练)；3模拟结果

　　4参考文献[1]徐野，刘铁强。基于BP神经网络算法的手写数字识别技术研究[J].沈阳巩俐大学学报，2010，29(5):4。

　　博主：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等领域的Matlab仿真。相关的matlab代码问题可以私信交流。有些理论引用自网络文献。如有侵权，联系博主删除。

　　原创作品来自matlab研究助手，

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。