【源码】基于Python和人工神经网络的手写数字识别系统

项目简介

本项目构建了一个基于人工神经网络的手写数字识别系统。借助Python编写的人工神经网络（ANN），该系统可对手写数字图像进行分类和识别，实现数字识别自动化。项目包含三个主要Python脚本文件，分别用于构建神经网络分类器、手写数字识别和数据集处理。

项目的主要特性和功能

1. 神经网络分类器构建：提供基于人工神经网络的分类器实现，支持调整隐藏层大小、学习率、最大迭代次数和误差阈值等参数，优化模型性能。
2. 数据预处理：支持对输入数据进行标准化和类别标签编码，提高模型训练效果。
3. 训练过程可视化：通过绘制训练过程中的误差变化曲线，直观展示模型训练情况。
4. 预测功能：训练好的模型能对新的手写数字图像进行预测并输出识别结果。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python环境，并导入所需的库和模块，如numpy、pandas、matplotlib等。

代码下载

下载或复制项目中的代码文件到本地目录。

数据预处理

运行脚本文件 ANN_classification_homework.py，加载手写数字数据集并进行预处理。

分类器构建

创建神经网络分类器实例，并设置适当的参数。

模型训练

使用训练集数据对神经网络进行训练。

性能评估

使用测试集数据评估模型的性能，并输出准确率。

预测识别

对新的手写数字图像进行预测，并输出识别结果。

注意事项

1. 确保在运行代码之前，已正确安装所有必需的库和模块。
2. 根据实际需求调整神经网络的参数，以获得更好的性能。
3. 在使用神经网络进行预测时，确保输入数据的格式与训练数据一致。
4. 本项目仅提供基本的神经网络结构和功能实现，如需进一步优化和改进，可结合深度学习框架进行开发。

下载地址

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