基于BP网络的数字识别.doc

武汉理工大学《通信工程应用技术课程设计》 课程设计任务书 学生姓名： 专业班级： 指导教师： 工作单位： 题 目: 模式识别 初始条件：MATLAB 软件 要求完成的主要任务: 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。 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 布置任务 0.5天 2 项目设计实践 7天 3 答辩 0.5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 TOC \o 1-3 \h \u HYPERLINK \l _Toc12570 摘要 PAGEREF _Toc12570 1 HYPERLINK \l _Toc9993 Abstract PAGEREF _Toc9993 2 HYPERLINK \l _Toc5095 1 绪论 PAGEREF _Toc5095 3 HYPERLINK \l _Toc26490 2. BP神经网络 PAGEREF _Toc26490 4 HYPERLINK \l _Toc19372 2.1 人工神经元模型 PAGEREF _Toc19372 4 HYPERLINK \l _Toc14854 2.2 BP 网络介绍 PAGEREF _Toc14854 4 HYPERLINK \l _Toc14101 2.3 BP 算法原理 PAGEREF _Toc14101 5 HYPERLINK \l _Toc23748 2.4 BP 网络的数学推导过程 PAGEREF _Toc23748 6 HYPERLINK \l _Toc30095 2.4.1 BP 网络的前馈计算 PAGEREF _Toc30095 6 HYPERLINK \l _Toc11350 2.4.2 BP 网络权系数的调整规则 PAGEREF _Toc11350 7 HYPERLINK \l _Toc26746 2.5 BP 网络学习算法的计算步骤 PAGEREF _Toc26746 10 HYPERLINK \l _Toc9943 3. MATLAB 神经网络部分 PAGEREF _Toc9943 12 HYPERLINK \l _Toc5843 3.1 MATLAB 神经网络工具箱函数介绍 PAGEREF _Toc5843 12 HYPERLINK \l _Toc31577 3.2 几种BP 神经网络中的重要函数和基本功能 PAGEREF _Toc31577 12 HYPERLINK \l _Toc20295 3.3 BP 神经网络几种重要函数的介绍 PAGEREF _Toc20295 13 HYPERLINK \l _Toc12845 4程序设计及仿真结果 PAGEREF _Toc12845 16 HYPERLINK \l _Toc979 4.1 神经网络的设计 PAGEREF _Toc979 16 HYPERLINK \l _Toc7308 4.2 程序设计 PAGEREF _Toc7308 17 HYPERLINK \l _Toc29523 4.3仿真结果 PAGEREF _Toc29523 19 HYPERLINK \l _Toc28245 5心得与体会 PAGEREF _Toc28245 24 HYPERLINK \l _Toc6330 附录 PAGEREF _Toc6330 25 HYPERLINK \l _Toc15105 参考文献 PAGEREF _Toc15105 28 HYPERLINK \l _Toc21694 致谢 PAGEREF _Toc21694 29 PAGE \* MERGEFORMAT PAGE \* MERGEFORMAT 1 摘要 随着模式识别技术在当代高科技领域的发展，人工神经网络技术也有了突飞猛进的进步，并在各个领域有了广泛的应用，字符识别是模式识别理论的一个重要应用领域，是实现智能人机接口的重要途径。本文结合神经网络和字符识别做简单的讨论和研究。 本文首先对神经网络的相关知识做了概括性的介绍，主要包括人工神经网络的基本原理、神经元、人工神经元的模型、以及神经网络的学习过程。在本设计中，选用的ＢＰ网络是带有一个隐含层的两层ＢＰ网络。网络在选取各个试验参数时采用