源代码

好的，以下是一个基于BP神经网络的手写数字识别的Matlab源代码，供您参考：

% 加载MNIST数据集
load('mnist.mat');

% 初始化神经网络
net = patternnet(25);

% 设置训练参数
net.divideParam.trainRatio = 0.8;
net.divideParam.valRatio = 0.1;
net.divideParam.testRatio = 0.1;
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.max_fail = 20;

% 训练神经网络
[net, tr] = train(net, train_X', train_y');

% 测试神经网络
test_y_predict = net(test_X');
test_y_predict_class = vec2ind(test_y_predict) - 1;
test_accuracy = sum(test_y_predict_class == test_y) / length(test_y);

% 打印测试集准确率
fprintf('Test Accuracy: %f\n', test_accuracy);

这段代码使用了一个25个隐藏神经元的BP神经网络对MNIST数据集进行手写数字识别。其中，`train_X`和`train_y`是训练集数据和标签，`test_X`和`test_y`是测试集数据和标签。代码中使用了`patternnet`函数初始化神经网络，并设置了训练参数。训练完成后，使用测试集数据进行测试并计算准确率。

请注意，这段代码仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行调整和优化。