基于bp神经网络的字符识别,matlab神经网络字母识别

　　1 BP神经网络是根据误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络。它已广泛应用于模式识别、函数逼近、信号处理和自动控制等领域，是目前应用最广泛的神经网络。

　　上传.取消重新上传

　　第二部分代码clc全部清除；全部关闭；

　　警告关闭所有；

　　%获取字符集

　　fd=fullfile(pwd， images ， dbx )；

　　FDS=dir(FD)；

　　ts=[]；

　　对于i=1:长度(fds)

　　if isequal(fds(i))。姓名，.) isequal(fds(i)。名字，.)

　　继续；

　　目标

　　ts{end 1}=fds(i)。姓名；

　　目标

　　files=getall files(FD)；

　　%提取字符集的特征向量

　　db_file=fullfile(pwd， VL . mat )；

　　如果存在(数据库文件，“文件”)

　　load(db _ file)；

　　其他

　　因为i=1:m

　　cropimg_2=imcrop(A，状态(I)。bounding box)；%图片框架部分图像捕获

　　cropimg_2=imresize(cropimg_2，[28，28])；%将图像调整为28*28

　　% crop img _ 2=im complement(crop img _ 2)；

　　[文件路径，~，~]=文件部件(mfilename(完整路径)；

　　disp(文件路径)

　　Write (crop img _ 2，[file _ path， \ \ lxjc \ \ ，num2str (m， d )，。bmp]， bmp)%将捕获的图像临时存储在LXSB文件中。

　　文件路径=[file_path,\\lxjc\\,num2str(m,d),.BMP ]；%打开图像

　　if isequal(文件路径，0)

　　打破；

　　目标

　　im=uint 16(im read(file path))；

　　[~，p _ test]=get _ feature(im)；

　　p2n=tramnmx(p_test，minp，maxp)；

　　r=sim(net，p2n)；

　　r2n=postmnmx(r，mint，maxt)；

　　r=round(r2n(1))；

　　r=ts { r }；

　　图；imshow(crop img _ 2)；标题(r， FontSize ，16)；

　　目标

　　其他

　　End3模拟结果正在上传…取消重新上传。

　　4参考文献[1]李罗。BP神经网络数字识别的Matlab实现[J].电子技术与软件工程，2019(20):2。

　　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。

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