BP数字识别代码——了解和测试BP神经网络在数字识别上的应用

本实验为了解和测试BP神经网络在数字识别上的应用。 1、 根据老师提供的测试代码，进行分析。 2、 修改网络的架构（修改参数）。 3、 根据识别的正确率进行相关网络参数的分析。

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]）;%放大
for cnt=1:7%切割
    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）;%每个像素点里面不为0的个数
    end
end
lett=（（100-lett）/100）;%缩小
lett=lett‘;
feature（:i）=lett;
end

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

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............此处省略5009个文件信息