matlab手写识别

根据提供的引用内容，Matlab实现手写数字识别的步骤如下：
1. 数据处理：由于MNIST数据集为纯手写数字图像，因此无需进行其他图像处理。
2. 数据集划分：将MNIST数据集划分为训练集和测试集。
3. AlexNet网络训练：使用深度学习的方法，训练AlexNet网络模型。
4. 识别测试集：使用训练好的AlexNet网络模型对测试集进行识别。

另外，根据提供的引用内容，可以在Matlab的guide上开发GUI，实现对MNIST数据集的预处理、CNN训练等操作，并且测试集的识别率可以接近100%。

以下是一个Matlab实现手写数字识别的例子：

% 加载MNIST数据集
load mnist.mat

% 将数据集划分为训练集和测试集
train_images = double(train_images) / 255;
test_images = double(test_images) / 255;
train_labels = double(train_labels);
test_labels = double(test_labels);

% 构建AlexNet网络模型
layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs',20, ...
    'InitialLearnRate',0.001, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练AlexNet网络模型
net = trainNetwork(train_images, categorical(train_labels), layers, options);

% 对测试集进行识别
predictedLabels = classify(net, test_images);
accuracy = sum(predictedLabels == categorical(test_labels)) / numel(test_labels);
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]);