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计算机与信息工程学院
本科生毕业论文
基于BP神经网络的手写数字识别算法的设计与实现
班 级： 13汉班 学 号： 20131102507 姓 名： 江晓雪 指导教师： 李艳玲
2017 年 3 月 31 日
毕 业 论 文 目 录
1 绪论............................................................................................................................ 1
1.1 图像识别的提出............................................................................................. 1 1.2 图像识别的现状与发展趋势......................................................................... 1 2 BP神经网络的概述................................................................................................... 2 3 手写体数字识别的实现过程.................................................................................... 4
3.1 整体线路图..................................................................................................... 4 3.2 算法流程......................................................................................................... 5 3.3 图像预处理................................................................................................... 10 3.4 结果分析....................................................................................................... 10 4 结论.......................................................................................................................... 11 参考文献...................................................................................................................... 12
全文共 13 页 4834 字
基于BP神经网络的手写数字识别算法的设计与实现
计算机与信息工程学院 2013级汉班 江晓雪 20131102507
指导教师 李艳玲 副教授
摘要 本文实现了基于MATLAB关于神经网络的手写数字识别算法的设计过程，采用神经网络中反向传播神经网络（即BP神经网络）对手写数字的识别，由MATLAB对图片进行读入、灰度化以及二值化等处理，通过神经网络进行训练和测试。实验证明：该神经网络对手写数字的识别可以达到95.65%。
关键词 手写数字识别；BP神经网络；MATLAB语言
1 绪论
1.1 图像识别的提出
图像识别在信息技术发达的今天已经占据了很重要的地位，在我们实际生活中也有很多应用。所谓的图像识别，就是指通过计算机对图像进行相应的处理、分析，来达到识别不同模型的目标和任务的一种技术。对于它的提出，简单的来说，它的发展经历了三个阶段：第一个是文字识别 、第二个是数字图像处理与识别、第三个是物体识别。第一种相对来说比较简单，它的研究是从1950年开始的，一般情况是识别字母、符号和数字，无论是印刷体识别还是手写体识别，它的应用都非常广泛，但是也伴随着，这个识别的过程会更加的耗时、费力，无论是人力还是物力，都会有很大的损失；第二种就是我们所说的数字图像处理与识别，在图片的识别过程中，图片识别会有一定的误差，也会带来小小的麻烦；第三就是物体识别，而物体的识别主要指的是：在三维世界中，对于个体、环境的感知和认识进行识别，这不同于二维世界的认知，相对来说是更高级的计算机图像识别，它是以二维世界中对数字图像和模拟图像处理的办法为依据，进行更高一级的，并且结合了现代人工智能技术等学科的研究目标，研究成果已经被广泛的应用在各种工业探测机器人上，为人们的安全提供了很大的帮助。 1.2 图像识别的现状与发展趋势
随着网络的发达、电子的信息化，图像识别的应用已经非常广泛，而主要的
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