MATLAB中BP神经网络的手写英文字母识别参数设定与优化

该资源是一篇关于基于BP神经网络的手写英文字母识别的硕士学位论文，作者高靓，导师白艳萍，属于应用数学专业。论文详细介绍了如何使用MATLAB和BP神经网络进行手写英文字母的识别，包括图像预处理、特征提取和神经网络训练。 在神经网络训练过程中，作者提到了两个关键参数的设置，这些参数对于优化网络性能至关重要。首先，期望误差的选择直接影响网络的训练效果和隐含层节点数量。较小的期望误差通常需要更多的隐含层节点和训练时间来实现。论文中提到通过对比不同期望误差值下的网络表现，最终选取了0.5作为合适的期望误差值，这个值是综合考虑了运行时间、神经元数量和识别正确率后的结果。 其次，调用MATLAB的`train`函数时，还需要设定其他参数。例如，`net.trainParam.epochs`被设置为20000，表示最大训练步长，这意味着网络将进行20000次迭代来优化权重。`net.trainParam.lr-inc`和`net.trainParam.lr-dec`分别代表学习率的增长和减少系数，前者设为1.05，意味着每次迭代后学习率会提高5%，后者设为0.7，表示当误差下降时，学习率会降低到原来的70%。此外，`net.trainParam.mE`是附加动量因子，设为0.95，有助于加速训练过程，避免陷入局部最小值。最后，`net.trainParam.min_grad`设置为1e-10，表示最小执行梯度，即当梯度小于这个值时，训练停止，防止过度拟合。 这篇论文的研究成果表明，基于BP神经网络的手写英文字母识别系统能有效地识别与训练样本相似的字符，同时具备一定的抗干扰和形变能力。整个系统在MATLAB环境下进行了仿真模拟，证明了其可行性，并为字符识别领域的其他应用提供了参考。论文还包含了BP网络的设计过程、实施方案和部分源代码。关键词涉及图像处理、模式识别、特征提取、手写体字符识别以及BP神经网络。