BP神经网络手写数字识别 ，matlab代码

以下是一个使用BP神经网络实现手写数字识别的MATLAB代码示例：

% 加载MNIST数据集
load('mnist.mat');

% 将训练集和测试集标签转换为独热编码
train_labels = full(ind2vec(train_labels'+1));
test_labels = full(ind2vec(test_labels'+1));

% 初始化BP神经网络
net = feedforwardnet(25);
net.trainFcn = 'traingd';
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.goal = 0.01;
net.trainParam.lr = 0.1;

% 训练BP神经网络
[net, tr] = train(net, train_images', train_labels);

% 测试BP神经网络
test_output = net(test_images');
test_classes = vec2ind(test_output)-1;
test_acc = sum(test_classes == test_labels') / numel(test_labels);

% 显示测试结果
fprintf('测试精度为 %.2f%% \n', test_acc*100);

这段代码中，我们首先加载了MNIST数据集，将训练集和测试集标签转换为独热编码，然后初始化了一个具有25个隐藏节点的BP神经网络。接着，我们设置了训练参数，包括训练轮数、目标误差和学习率，然后使用训练集训练了BP神经网络。最后，我们使用测试集测试了BP神经网络，并计算了测试精度。

需要注意的是，与使用神经网络工具箱中的patternnet函数不同，使用feedforwardnet函数初始化BP神经网络时需要手动指定训练函数，这里使用了traingd。另外，训练函数和训练参数的设置可以根据具体情况进行调整和优化。