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1 案例背景
手写体数字识别是图像识别学科下的一个分支，是图像处理和模式识别研究领域的重要应用之一，并且具有很强的通用性。由于手写体数字的随意性很大，如笔画粗细、字体大小、倾斜角度等因素都有可能直接影响到字符的识别准确率，所以手写体数字识别是一个很有挑战性的课题。在过去的数十年中，研究者们提出了许多识别方法，并取得了一定的成果。手写体数字识别的实用性很强，在大规模数据统计如例行年检、人口普查、财务、税务、邮件分拣等应用领域都有广阔的应用前景"。
本案例讲述了图像中手写阿拉伯数字的识别过程，对手写数字识别的基于统计的方法进行了简要介绍和分析，并通过开发一个小型的手写体数字识别系统来进行实验。手写数字识别系统需要实现手写数字图像的读取功能、特征提取功能、数字的模板特征库的建立功能及识别功能。
(3)构造标签
无论是训练样本还是测试样本，都需要构造标签，前者用于映射的学习，后者用于判断训练网络的正确率。一般地，输出层神经元个数即为分类网络中的分类类别数。阿拉伯数字是10类，故输出神经元数为10。每个类由具体的500个图像构成，包含训练样本和测试样本。通过提取特征每个类均生成35个一维向量：用500个列向量(1000000000)T来标注模式1，即数字1；(0100000000)标注模式2，即数字2；(0010000000)标注模式3，即数字3；依此类推，最后的(0000000001)标注模式0，即数字0。运行代码如下：
(4)随机选定训练样本和测试样本测试
利用MATLAB中已有的rand()伪随机数生成函数来生成5000个介于0和1之间的伪随机数。将生成的伪随机数做升序排序，通过索引来记录随机数原来的位置，并将原来的位置组合成新的行向量。在本设计中，输入层的神经元有35个，输出层神经元有10个，选取25为中间隐含层神经元个数。
(5)数字识别与正确率的计算
对比测试前的标签和仿真后的输出，用测试前的标签值减去输出值，得到误差值，将误差为0的视为正确识别，求出神经网络的正确率。具体运行代码如下：
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]王锦.基于弹性BP算法的手写数字识别[J].新乡学院学报. 2021,38(06)
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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