用BP神经网络实现minist手写数字识别

包含已分好类的minist数据，利用BP神经网络实现minist手写数字识别

function feature = feature_lattice（img）
% 输入:黑底白字的二值图像。输出：35维的网格特征
% ======提取特征，转成5*7的特征矢量把图像中每10*10的点进行划分相加，进行相加成一个点=====%
%======即统计每个小区域中图像象素所占百分比作为特征数据====%
for i=1:length（img）;
bw2=im2bw（img{i}graythresh（img{i}））;
bw_7050=imresize（bw2[7050]）;
for cnt=1:7
    for cnt2=1:5
        Atemp=sum（bw_7050（（（cnt*10-9）:（cnt*10））（（cnt2*10-9）:（cnt2*10））））;%10*10box
        lett（（cnt-1）*5+cnt2）=sum（Atemp）;
    end
end
lett=（（100-lett）/100）;
lett=lett‘;
feature（:i）=lett;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

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............此处省略5010个文件信息