编写神经网络手写数字识别程序 要求：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，对比分析神经网络学习效果。

好的，下面是一个简单的MLP手写数字识别的实现步骤：

1. 导入必要的库和数据集

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

这里使用了sklearn库中的load_digits()方法加载手写数字数据集，其中X是特征矩阵，y是标签向量。

2. 划分训练集和测试集

使用sklearn库中的train_test_split()方法将数据集划分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

这里将数据集划分为70%的训练集和30%的测试集。

3. 构建MLP模型

使用sklearn库中的MLPClassifier类构建MLP模型，并训练模型：

mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000)
mlp.fit(X_train, y_train)

这里的hidden_layer_sizes参数指定了隐藏层的大小，这里是100个神经元；activation参数指定了激活函数，这里是ReLU函数；solver参数指定了优化方法，这里是Adam方法；max_iter参数指定了最大迭代次数，这里是1000次。

4. 在测试集上评估模型性能

使用sklearn库中的score()方法在测试集上评估模型性能：

accuracy = mlp.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

这里输出了测试集上的准确率。

完整代码如下：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 构建MLP模型
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000)
mlp.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型性能
accuracy = mlp.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

运行代码，就可以得到一个MLP手写数字识别的准确率了。可以尝试不同的神经网络参数，比如隐藏层大小、激活函数、优化方法等，对比分析神经网络学习效果。