基于BP神经网络和卷积神经网络的MNIST手写数字识别
项目描述
本项目基于BP神经网络和卷积神经网络对手写数字识别进行研究，使用10000张已标注的大小为28*28的手写数字图片进行训练和测试。从所有图片中随机选出9000张作为训练样本对网络进行训练，另外1000张作为测试样本用于测试网络的识别效果。
特征提取方法
在BP神经网络中，采用了以下几种特征提取方法：
- 逐像素特征提取法：直接使用图像的像素值作为特征。
- 数字骨架特征提取：包括以下四种方法：
- 粗网格特征提取
- 笔画密度提取
- 外轮廓特征提取
- 像素百分比特征提取
- 主成分分析法：通过主成分分析提取图像的主要特征信息。
实验过程
- 训练阶段：
- 使用9000张训练样本对BP神经网络和卷积神经网络进行训练。
- 在Matlab环境下编程实现网络的训练过程。
- 测试阶段：
- 使用1000张测试样本对训练好的网络进行测试。
- 记录分类结果和识别正确率。
- 结果对比：
- 对比BP神经网络和卷积神经网络的识别效果，分析两者的优劣性。
结论
通过对比BP神经网络和卷积神经网络的识别结果，可以得出两者在手写数字识别任务中的性能差异，为进一步优化和选择合适的神经网络模型提供参考。
使用说明
- 下载本仓库中的资源文件。
- 在Matlab环境中运行相应的代码进行训练和测试。
- 根据实验结果进行分析和对比。
注意事项
- 本项目使用的数据集为MNIST手写数字数据集，确保数据集完整性。
- 在运行代码前，请确保Matlab环境已正确配置。
贡献
欢迎对本项目提出改进建议或贡献代码，共同提升手写数字识别的准确性和效率。