在Matlab中如何基于卷积神经网络对手写数字进行识别，所采用的手写数字数据集为MNIST

要基于卷积神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行识别，可以按照以下步骤进行：

1. 下载并加载MNIST数据集：可以使用Matlab内置的函数 `digitDataset` 来下载和加载MNIST数据集。这个函数会返回一个 `ImageDatastore` 对象，其中包含了训练和测试数据。

2. 定义卷积神经网络模型：可以使用Matlab内置的 `convolution2dLayer`、`maxPooling2dLayer`、`fullyConnectedLayer` 等函数来定义卷积神经网络模型。根据MNIST数据集的特点，可以考虑使用几个卷积层和池化层，最后接上一个或多个全连接层。

3. 训练卷积神经网络模型：可以使用Matlab内置的 `trainNetwork` 函数来训练卷积神经网络模型。在训练之前，需要指定训练参数，如学习率、批大小、最大训练轮数等。

4. 测试卷积神经网络模型：可以使用Matlab内置的 `classify` 函数来测试卷积神经网络模型的准确率。该函数会对测试数据集中的每个样本进行分类，并返回预测结果。

下面是一个简单的示例代码，用于基于卷积神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行识别：

% 加载MNIST数据集
digitDatasetPath = fullfile(matlabroot,'toolbox','nnet','nndemos', ...
    'nndatasets','DigitDataset');
digitData = imageDatastore(digitDatasetPath, ...
    'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');

% 定义卷积神经网络模型
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(5,50)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(500)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 指定训练参数
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs',20, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'InitialLearnRate',0.1);

% 训练卷积神经网络模型
net = trainNetwork(digitData,layers,options);

% 测试卷积神经网络模型
[testImages,testLabels] = digitDataTest();
predictedLabels = classify(net,testImages);
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels)/numel(testLabels);
disp("Test accuracy: " + accuracy);

这段代码会下载MNIST数据集，并使用一个包含两个卷积层、两个池化层和两个全连接层的卷积神经网络模型进行训练和测试。训练过程会持续20轮，每轮使用64个样本进行训练。最终输出测试准确率。