%recognize
%生成向量形式
M=figure('Color',[0.75 0.75 0.75],...
'position',[200 300 400 200],...
'Name','字母识别结果',...
'NumberTitle','off',...
'MenuBar','none');
M0=uicontrol(M,'Style','push',...
'Position',[150 80 130 40],...
'String','请先训练网络',...
'FontSize',12,...
'call','delete(M(1)) ' );
for m=0:15
q(m*16+1:(m+1)*16,1)=p1(1:16,m+1);
end
%识别显示
[a,Pf,Af]=sim(net,q);
a=round(a);
switch a
case 0,M0=uicontrol(M,'Style','push',...
'Position',[150 80 130 40],...
'String','这个字母是A',...
'FontSize',16,...
'call',...
'delete(M(1))');
case 1,M0=uicontrol(M,'Style','push',...
'Position',[150 80 130 40],...
'String','这个字母是B',...
'FontSize',16,...
'call',...
'delete(M(1))');
case 2,M0=uicontrol(M,'Style','push',...
'Position',[150 80 130 40],...
'String','这个字母是C',...
'FontSize',16,...
'call',...
'delete(M(1))');
case 3,M0=uicontrol(M,'Style','push',...
'Position',[150 80 130 40],...
'String','这个字母是D',...
'FontSize',16,...
'call',...
'delete(M(1))');
case 4,M0=uicontrol(M,'Style','push',...
'Position',[150 80 130 40],...
'String','这个字母是E',...
'FontSize',16,...
'call',...
'delete(M(1))');
case 5,M0=uicontrol(M,'Style','push',...
'Position',[150 80 130 40],...
'String','这个字母是F',...
'FontSize',16,...
'call',...
'delete(M(1))');
case 6,M0=uicontrol(M,'Style','push',...
'Position',[150 80 130 40],...
'String','这个字母是G',...
'FontSize',16,...
'call',...
'delete(M(1))');
case 7,M0=uicontrol(M,'Style','push',...
'Position',[150 80 130 40],...
'String','这个字母是H',...
'FontSize',16,...
'call',...
'delete(M(1))');
case 8,M0=uicontrol(M,'Style','push',...
'Position',[150 80 130 40],...
'String','这个字母是I',...
'FontSize',16,...
'call',...
'delete(M(1))');
case 9,M0=uicontrol(M,'Style','push',...
'Position',[150 80 130 40],...
'String','这个字母是J',...
'FontSize',16,...
'call',...
'delete(M(1))');
case 10,M0=uicontrol(M,'Style','push',...
'Position',[150 80 130 40],...
'String','这个字母是K',...
'FontSize',16,...
'call',...
'delete(M(1))');
case 11,M0=uicontrol(M,'Style','push',...
'Position',[150 80 130 40],...
'String','这个字母是L',...
'FontSize',16,...
'call',...
'delete(M(1))');
case 12,M0=uicontrol(M,'Style','push',...
'Position',[150 80 130 40],...
'String','这个字母是M',...
'FontSize',16,...
'call',...
'delete(M(1))');
case 13,M0=uicontrol(M,'Style','push',...
'Position',[150 80 130 40],...
'String','这个字母是N',...
'FontSize',16,...
'call',...
'delete(M(1))');
case 14,M0=uicontrol(M,'Style','push',...
'Position',[150 80 130 40],...
'String','这个字母是O',...
'FontSize',16,...
'call',...
'delete(M(1))');
end
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温馨提示
是的,基于BP神经网络的手写数字识别是一个很受欢迎的MATLAB项目。下面是一个简单的步骤指南: 1. 数据集准备:首先,你需要一个包含手写数字图像和对应标签的数据集。常用的数据集是MNIST,你可以从网上下载。 2. 数据预处理:对数据进行预处理,包括图像灰度化、二值化和图像大小调整等。这将确保输入数据的一致性和可用性。 3. 网络构建:使用MATLAB的神经网络工具箱,构建一个基于BP神经网络的模型。你可以选择网络的结构和参数,如隐藏层的数量和神经元数量。 4. 数据划分:将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于网络的学习,测试集用于评估网络的性能。 5. 网络训练:使用训练集对网络进行训练。你可以选择不同的训练算法和参数,如学习率和迭代次数。 6. 网络评估:使用测试集评估训练后的网络的性能。你可以计算准确率、精确率、召回率等指标来评估模型的性能。 7. 数字识别:使用训练好的网络对新的手写数字图像进行识别。输入图像到网络中,得到输出结果。 8. 结果显示:将识别结果显示出来,可以通过MATLAB的图像处理工具显示图像和结果。 这只是一个简单的步骤指南,你可以根
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毕设课设-matlab的基于BP神经网络实现手写数字识别项目(源码+自带自制数据集,有GUI界面)(高分期末大作业).zip (1550个子文件)
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- weixin_529881282024-04-27超级好的资源,很值得参考学习,对我启发很大,支持!
荒野大飞
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