编写多层感知机(MLP)程序，用于识别数据集DBRHD的手写数字。尝试不同的神经网络参数，对比分析神经网络效果

好的，我了解了。针对您的问题，我可以给您提供一个Python的多层感知机(MLP)程序示例，用于手写数字识别。具体实现需要使用到 TensorFlow 框架，以下是示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target
y = LabelBinarizer().fit_transform(y)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.3)

# 定义神经网络结构
def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
    Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
    biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size])+0.1)
    Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases
    if activation_function is None:
        outputs = Wx_plus_b
    else:
        outputs = activation_function(Wx_plus_b)
    return outputs

# 定义输入数据和输出数据的占位符
xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 64])
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# 添加隐藏层和输出层
l1 = add_layer(xs, 64, 50, activation_function=tf.nn.tanh)
prediction = add_layer(l1, 50, 10, activation_function=tf.nn.softmax)

# 定义损失函数和训练方式
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(prediction), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.6).minimize(cross_entropy)

# 训练模型
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

for i in range(1000):
    sess.run(train_step, feed_dict={xs: X_train, ys: y_train})
    if i % 50 == 0:
        print(sess.run(cross_entropy, feed_dict={xs: X_train, ys: y_train}))

# 测试模型
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(prediction, 1), tf.argmax(ys, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={xs: X_test, ys: y_test}))

在这个示例代码中，我们使用了一个包含一个隐藏层和一个输出层的神经网络结构，其中隐藏层的激活函数为 tanh 函数，输出层的激活函数为 softmax 函数。我们使用交叉熵作为损失函数，使用梯度下降法作为训练方式。

您可以尝试不同的参数组合，例如增加隐藏层的神经元个数、增加隐藏层数量、改变激活函数、改变损失函数等等，来比较分析神经网络的效果。同时，您还可以尝试使用不同的数据集来进行训练和测试，以更全面地评估神经网络的性能。