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基于BP神经网络的手写数字识别matlab实现 评分:

本ZIP文件包含了经典的手写数字的bmp数据,共{0,1,2,……,9}10个类,每个类包含500个数据;然后对图片进行二值化处理,采用patch来对每张image提出特征,最后设计神经网络对特征进行训练,并用得到的net来测试TestingSet,经过调解参数,测试精度可以达到95%左右。整个实现过程是基于matlab语言的,code清晰,明了,简单易懂,绝对值得算法爱好者探究。
2016-08-22 上传大小:7.07MB
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评论 共4条

sst___ 用的工具箱,不是自己写的
2018-12-04
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xiaociniao 识别率不稳定 大约只有90%左右
2018-04-19
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doolisty 条理很清晰,对于初学者而言实在是很好的入门,准确率也很高
2017-12-23
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qq_33557340 挺好的,识别率可达到92%,希望可以进一步提高
2017-04-15
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python手写神经网络实现识别手写数字
BP神经网络识别手写数字项目解析及matlab实现
基于神经网络的手写数字识别(上)
【MATLAB】BP神经网络识别MNIST手写数字
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使用74行python代码实现简单的手写数字识别神经网络。 输出值为10000个测试样本中识别正确的图像数量。

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用python实现数字图片识别神经网络--启动网络的自我训练流程,展示网络数字图片识别效果
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基于网络上的BP神经网络进行改编,里面有对mnist数据库的读取和特征提取,为C++写成的源代码形式,对神经网络和手写体数字识别有一定启发作用。

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