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，以下是一个示例代码，它使用Keras库来实现MLP模型，对手写数字数据集进行分类：

import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.optimizers import Adam

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(-1, 28*28) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28*28) / 255.0
y_train = to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = to_categorical(y_test, num_classes=10)

# 构建MLP模型
model = Sequential()
model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(x_test, y_test))

# 评估模型
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

在上述代码中，我们使用了一个具有两个隐藏层的MLP模型，每个隐藏层都包含了512个神经元，并使用了ReLU激活函数和Dropout正则化。输出层包含10个神经元，使用softmax激活函数进行分类。我们使用Adam优化器和交叉熵损失函数来编译模型，并在训练过程中使用了10个epochs和128个batch size。最后，我们评估模型在测试集上的表现。

您可以尝试使用不同的神经网络参数来对比分析神经网络学习效果。例如，您可以尝试使用不同的隐藏层数、神经元数、激活函数、正则化方法等等。