基于MATLAB的神经网络手写体数字识别项目

项目简介

本项目基于MATLAB平台，利用神经网络技术实现了手写体数字的识别功能。项目包含了一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，并结合了鼠绘GUI界面，方便用户进行手写数字的输入和识别。数据集采用著名的MNIST手写体数字数据集，训练集包含60000个示例，测试集包含10000个示例。

主要功能

1. 神经网络模型：
   • 使用三层卷积层和三层归一化层构建了一个简单的CNN网络结构。
   • 网络模型在MATLAB中通过代码实现，具体参数设置如下：
     • 卷积层：卷积核尺寸为3x3，卷积核数量分别为8、16、32。
     • 归一化层：采用默认数据进行归一化处理。
     • 池化层：池化尺寸为2x2，步长为2。
     • 全连接层：输出为10，对应0-9共10个数字。
2. 数据集：
   • 使用MNIST手写体数字数据集进行训练和测试。
   • 数据集包含60000个训练示例和10000个测试示例，每张图片大小为28x28x1（灰度图）。
3. 训练与测试：
   • 通过MATLAB的trainNetwork函数进行神经网络的训练。
   • 训练过程中设置了最大迭代次数、学习率等参数，最终训练准确率可达99.80%。
   • 测试阶段随机挑选20个测试样本进行识别，验证模型的准确性。
4. 鼠绘GUI界面：
   • 提供了一个简单的GUI界面，用户可以通过鼠标绘制手写数字。
   • GUI界面支持实时显示绘制效果，并将绘制结果传递给神经网络进行识别。

使用说明

1. 数据准备：
   • 下载MNIST数据集，并将其转换为MATLAB可读取的格式。
   • 数据集链接：MNIST数据集下载
2. 神经网络训练：
   • 运行MATLAB代码，导入数据集并进行神经网络的训练。
   • 训练完成后，保存训练好的神经网络模型。
3. GUI界面使用：
   • 启动GUI界面，通过鼠标在绘制区域绘制手写数字。
   • 点击识别按钮，系统将自动识别绘制的数字并显示结果。

注意事项

• 本项目适用于MATLAB R2018b及以上版本。
• 数据集的预处理和神经网络的参数设置可能需要根据实际情况进行调整。
• GUI界面的绘制效果和识别准确性依赖于神经网络的训练效果。

参考资料

• MNIST数据集官网
• MATLAB神经网络工具箱文档

作者

• 作者：SirenExcelsior
• 联系方式：CSDN博客

版权声明

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