数字识别 神经网络.doc

课程设计任务书 学生姓名： 专业班级： 通信1003 指导教师： 郭志强 工作单位： 武汉理工大学 题目: 通信系统课群综合训练与设计 初始条件： MATLAB 软件，电脑，模式识别 要求完成的主要任务: 1、利用BP（Back-propagation）网络对于10个阿拉伯数字（用七段码表示）进行训练，将训练好的网络对于污染的数字进行识别。 2、要求：学习BP算法；将数字用7维矢量表示；设计BP网络（7输入1输出）；参考matlab神经网络工具箱 时间安排： 序号 设 计 内 容 所用时间 1 根据任务，分析BP网络原理，确定实验方案 2天 2 根据实验条件进行测试，并对结果进行分析 7天 3 撰写课程设计报告 1天 合 计 2周 指导教师签名： 年 月 日 系主任（或责任教师）签名： 年 月 日 目录 摘要 3 ABSTRACT 3 1 绪论 4 1.1 人工神经网络研究背景和意义 4 1.2 BP神经网络的介绍 4 1.3 神经网络理论的应用 5 2 BP网络 6 2.1 BP网络的特点 6 2.2 BP网络模型处理信息的基本原理 6 2.3 基本BP算法公式推导 6 2.4 基本BP算法的缺陷 10 2.5 BP算法的改进 11 2.6 BP网络的设计 12 3 BP神经网络在实例中的应用 13 3.1 基于MATLAB的BP神经网络工具箱函数 14 3.1.1 BP网络创建函数 15 3.1.2 神经元上的传递函数 15 3.1.3 BP网络学习函数 16 3.1.4 BP网络训练函数 16 3.2 利用BP网络对污染数字的识别 17 3.2.1 问题的提出 17 3.2.2 将数字矢量表示 17 3.2.4 网络训练 18 3.2.5 网络测试 19 3.2.6用含噪声和不含噪声的数字样本进行训练 19 3.2.7 测量网络容错性 19 3.2.8 对污染数字进行识别 21 3.3 仿真分析 22 3.3.1隐含神经元数目对仿真的影响： 22 3.3.2传递函数对仿真的影响 23 4 结束语 23 5 参考文献 24 6 总程序 25 摘要 本文首先说明课题研究的目的和意义，简要介绍了神经网络理论的应用，然后分析了神经网络算法的基本原理，给出经典神经网络算法的具体实现方法，总结神经网络算法的特点，并给出神经网络算法的基本流程。采用Matlab软件编程实现BP神经网络算法。并且将神经网络算法应用于对数字的识别。设计了一个BP网络。利用BP网络对于10个阿拉伯数字（用七段码表示）进行训练，将训练好的网络对于污染的数字进行识别。设计采用单隐层的BP网络，根据设计要求，可以确定样本为7维的输入向量。所以有7个神经元作为输入层。因为网络的输出数据只有一个，则输出层只有1个神经元。网络的训练函数是traingdm。 关键词：BP网络 神经元 数字识别 ABSTRACT This paper first shows the purpose and significance of research, this paper briefly introduces the application of neural network theory. Then analyzes the basic principle of neural network algorithm, and gives the classical neural network algorithm is a concrete realization method, summarizes the characteristics of the neural network algorithm, and gives the basic process of neural network algorithm. Using Matlab software programming to realize the BP neural network algorithm. And the neural network algorithm is applied to the digital identification. Design a BP network (7 input and output). BP network for ten Arabic num