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武汉理工大学《通信工程应用技术课程设计》课程设计说明书
课程设计任务书
学生姓名： 肖 遥 专业班级： 通信1103班 指导教师： 周建新 工作单位： 信息工程学院 题 目: 模式识别
初始条件： MATLAB 软件，模式识别知识 要求完成的主要任务:
1、利用BP（Back-propagation）网络对于10个阿拉伯数字（用七段码表示）进行训练，将训练好的网络对于污染的数字进行识别。
2、要求：学习BP算法；将数字用7维矢量表示；设计BP网络（7输入1输出）；参考matlab神经网络工具箱
参考书：
[1] 周开利，康耀红 编著.《神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计》.2006:10-43 [2] 魏海坤.《神经网络结构设计的理论与方法》.国防工业出版社，2005.9:20-30 [3] 徐远芳,周旸,郑华.《基于MATLAB的BP神经网络实现研究》[J]. 微型电脑应用, 2006,(08)
时间安排：
1、理论讲解，老师布置课程设计题目，学生根据选题开始查找资料； 2、课程设计时间为2周。
（1）确定技术方案、电路，并进行分析计算， 时间2天； （2）选择元器件、安装与调试，或仿真设计与分析，时间6天； （3）总结结果，写出课程设计报告，时间2天。
指导教师签名： 2014 年 12月10日 系主任（或责任教师）签名： 年 月 日
武汉理工大学《通信工程应用技术课程设计》课程设计说明书
目 录
摘 要 ................................................................... I Abstract ............................................................... II 1 绪论 .................................................................. 1
1.1 BP神经网络的介绍 ............................................... 1 1.2 神经网络理论的应用 .............................................. 1 2 BP神经网络 ........................................................... 2
2.1神经网络的定义简介 .............................................. 2 2.2 BP网络的特点 ................................................... 2 2.3 BP模型的基本原理 ............................................... 2 2.4 BP神经网络的训练 ............................................... 3 3 基本BP算法的应用 ..................................................... 5
3.1基本BP算法公式推导 ............................................. 5 3.2 BP网络的设计 ................................................... 8
3.2.1 网络的层数 ................................................ 8 3.2.2 隐含层的神经元数 .......................................... 8 3.2.3 初始权值的选取 ............................................ 8 3.2.4 学习速率 .................................................. 8 3.3 BP 网络学习算法的计算步骤 ....................................... 9 4 MATLAB 神经网络部分 .................................................. 10
4.1 几种BP 神经网络中的重要函数和基本功能 ......................... 10 5 程序设计及仿真结果 ................................................... 11
5.1 利用BP网络对污染数字的识别 .................................... 11
5.1.1 问题的提出 ............................................... 11 5.1.2 将数字矢量表示 ........................................... 11 5.1.3 网络的建立 ............................................... 12 5.1.4 网络训练 ................................................. 12 5.1.5 网络测试 ................................................. 13 5.1.6用含噪声和不含噪声的数字样本进行训练 ..................... 13 5.1.7 测量网络容错性 ........................................... 14 5.1.8 对污染数字进行识别 ....................................... 15 5.2 仿真分析 ....................................................... 17
5.2.1隐含神经元数目对仿真的影响： ............................. 17 5.2.2传递函数对仿真的影响 ..................................... 18
6 心得与体会 ........................................................... 20 参考文献 ............................................................... 21 附录 ................................................................... 22
武汉理工大学《通信工程应用技术课程设计》课程设计说明书
摘 要
随着模式识别技术在当代高科技领域的发展，人工神经网络技术也有了突飞猛进的进步，并在各个领域有了广泛的应用，字符识别是模式识别理论的一个重要应用领域，是实现智能人机接口的重要途径。本文结合神经网络和字符识别做简单的讨论和研究。
本文首先说明课题研究的目的和意义，简要介绍了神经网络理论的应用，然后分析了神经网络算法的基本原理，给出经典神经网络算法的具体实现方法，总结神经网络算法的特点，并给出神经网络算法的基本流程。采用Matlab软件编程实现BP神经网络算法，并且将神经网络算法应用于对数字的识别。设计了一个BP网络，利用BP网络对于10个阿拉伯数字（用七段码表示）进行训练，将训练好的网络对于污染的数字进行识别。设计采用单隐层的BP网络，根据设计要求，可以确定样本为7维的输入向量。所以有7个神经元作为输入层。因为网络的输出数据只有一个，则输出层只有1个神经元。网络的训练函数是traingdm。
关键词：神经网络，字符识别，BP 网络，学习
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