利用BP神经网络和卷积神经网络对MNIST手写数字数据集进行识别。

简介：
本研究致力于通过深度学习方法，特别是基于BP神经网络和卷积神经网络，来提升手写数字识别的性能。我们采用了一组包含10000张已标注的、尺寸为28x28像素的手写数字图像，用于模型的训练和评估。具体而言，我们从这些图像中随机选取9000张作为用于训练网络的样本，以优化网络参数；剩余的1000张则被用作测试样本，旨在全面评估网络在识别手写数字方面的能力。为了构建BP神经网络模型，我们采用了逐像素特征提取策略，并结合了多种数字骨架特征提取技术，包括粗网格特征提取、笔画密度提取、外轮廓特征提取以及像素百分比特征提取等四种方法。此外，还应用了主成分分析法来有效地提取和整合像素特征信息。随后，在Matlab开发环境中，我们分别对训练样本进行了训练操作，并对测试样本进行了识别测试，从而获得了分类结果以及相应的准确率。最后，对各类结果进行了详细的对比分析，以便系统地比较和评估BP神经网络与卷积神经网络在这项任务中的相对优势和劣势。