实验七：基于神经网络的模式识别实验一、实验目的理解BP神经网络和离散Hopfield神经网络的结构和原理，掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。
通过构建BP网络和离散Hopfield网络模式识别实例，熟悉前馈网络和反馈网络的原理及结构。
综合掌握模式识别的原理，了解识别过程的程序设计方法。
二、实验内容熟悉模式识别的理论方法，用选择一种合适的识别方法，对图像中的字符（英文字母）进行识别，能够区分出不同的形态的26个字母。
在Matlab中，采用BP神经网络，对读取的数据进行训练，进而识别。
1. 程序设计(1)程序各流程图实验中主程序流程图如图4-1所示：图4-1主程序流程图其中图像预处理的流程如图4-2 所示：图4-2图像预处理的流程神经网络训练的具体流程如图4-3所示：图4-3 神经网络训练流程(2)程序清单%形成用户界面clear all;%添加图形窗口H=figure('Color',[0.85 0.85 0.85],...'position',[400 300 500 400],...'Name','基于BP神经网络的英文字母识别',...'NumberTitle','off',...'MenuBar','none');%画坐标轴对象，显示原始图像h0=axes('position',[0.1 0.6 0.3 0.3]);%添加图像打开按钮h1=uicontrol(H,'Style','push',...'Position',[40 100 80 60],...'String','选择图片',...'FontSize',10,...'Call','op');%画坐标轴对象，显示经过预处理之后的图像h2=axes('position',[0.5 0.6 0.3 0.3]);%添加预处理按钮h3=uicontrol(H,'Style','push',...'Position',[140 100 80 60],...'String','二值化',...'FontSize',10,...'Call','preprocess');%添加识别按钮h4=uicontrol(H,'Style','push',...'Position',[240 100 80 60],...'String','字母识别',...'FontSize',10,...'Call','recognize');%添加显示识别结果的文本框%添加训练神经网络按钮h6=uicontrol(H,'Style','push',...'Position',[340 100 80 60],...'String','网络训练',...'FontSize',10,...'Call','Example1Tr');%预处理%preprocessp1=ones(16,16);bw=im2bw(X,0.5);%转换成二值图像%用矩形框截取图像[i,j]=find(bw==0);imin=min(i);imax=max(i);jmin=min(j);jmax=max(j);bw1=bw(imin:imax,jmin:jmax);%调整比例，变换成16*16图像rate=16/max(size(bw1));bw1=imresize(bw1,rate);[i,j]=size(bw1);i1=round((16-i)/2);j1=round((16-j)/2);p1(i1+1:i1+i,j1+1:j1+j)=bw1;p1=-1.*p1+ones(16,16);%显示预处理的结果axes(h2);imshow(p1);%Example1Tr，训练网络M=1;%人数N=26*M;%样本数%获取26个大写字母图像的数据for kk=0:N-1p1=ones(16,16);%初始化16*16的二值图像（全白）m=strcat(int2str(kk),'.bmp');%形成文件名x=imread(m,'bmp');%读取图像bw=im2bw(x,0.5);%转换成二值图像数据%用矩形框截取[i,j]=find(bw==0);%查找像素为黑的坐标%取边界坐标imin=min(i);imax=max(i);jmin=min(j);jmax=max(j);bw1=bw(imin:imax,jmin:jmax);%截取%调整比例，缩放成16*16的图像rate=16/max(size(bw1));bw1=imresize(bw1,rate);%会存在转换误差%将bw1转换成标准的16*16图像p1[i,j]=size(bw1);i1=round((16-i)/2);j1=round((16-j)/2);p1(i1+1:i1+i,j1+1:j1+j)=bw1;p1=-1.*p1+ones(16,16);%将p1转换成输入向量for m=0:15p(m*16+1:(m+1)*16,kk+1)=p1(1:16,m+1);endend%形成目标向量for kk=0:M-1for ii=0:25t(kk+ii+1)=ii;endend%设置输入向量范围pr(1:256,1)=0;pr(1:256,2)=1;%创建两层BP神经网络，隐层有25个节点net=newff(pr,[25 1],{'logsig' 'purelin'},'traingdx','learngdm'); net.trainParam.epochs=2500;net.trainParam.goal=0.001;net.trainParam.show=10;net.trainParam.lr=0.05;%训练神经网络net=train(net,p,t);%存储训练好的神经网络%recognize，字符识别%生成向量形式M=figure('Color',[0.75 0.75 0.75],...'position',[200 200 400 200],...'Name','基于BP神经网络的英文字母识别结果',...'NumberTitle','off',...'MenuBar','none');M0=uicontrol(M,'Style','push',...'Position',[150 80 130 40],...'String','请先训练网络',...'FontSize',12,...'call','delete(M(1)) ' );for m=0:15q(m*16+1:(m+1)*16,1)=p1(1:16,m+1);end%识别[a,Pf,Af]=sim(net,q);a=round(a);switch acase 0,M0=uicontrol(M,'Style','push',...'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是A',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 1,M0=uicontrol(M,'Style','push',...'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是B',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 2,M0=uicontrol(M,'Style','push',...'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是C',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 3,M0=uicontrol(M,'Style','push',...'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是D',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 4,M0=uicontrol(M,'Style','push',... 'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是E',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 5,M0=uicontrol(M,'Style','push',... 'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是F',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 6,M0=uicontrol(M,'Style','push',... 'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是G',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 7,M0=uicontrol(M,'Style','push',... 'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是H',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 8,M0=uicontrol(M,'Style','push',... 'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是I',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 9,M0=uicontrol(M,'Style','push',... 'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是J',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 10,M0=uicontrol(M,'Style','push',... 'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是K',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 11,M0=uicontrol(M,'Style','push',... 'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是L',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 12,M0=uicontrol(M,'Style','push',... 'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是M',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 13,M0=uicontrol(M,'Style','push',... 'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是N',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 14,M0=uicontrol(M,'Style','push',...'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是O',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 15,M0=uicontrol(M,'Style','push',... 'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是P',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 16,M0=uicontrol(M,'Style','push',... 'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是Q',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 17,M0=uicontrol(M,'Style','push',... 'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是R',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 18,M0=uicontrol(M,'Style','push',... 'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是S',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 19,M0=uicontrol(M,'Style','push',... 'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是T',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 20,M0=uicontrol(M,'Style','push',... 'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是U',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 21,M0=uicontrol(M,'Style','push',... 'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是V',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 22,M0=uicontrol(M,'Style','push',... 'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是W',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 23,M0=uicontrol(M,'Style','push',... 'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是X',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 24,M0=uicontrol(M,'Style','push',... 'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是Y',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');case 25,M0=uicontrol(M,'Style','push',...'Position',[150 80 130 40],...'String','这个字母是Z',...'FontSize',12,...'call',...'delete(M(1))');End%op%读取图像文件[filename,pathname]=uigetfile({'*.bmp';'*.jpg';...'*.gif';'*.*'},...'Pick an Image File');X=imread([pathname,filename]);%显示图像axes(h0);%将h0设置为当前坐标轴句柄imshow(X);%在h0上显示原始图像2. 实验结果图5-1为实验的主窗口，用于选择图片，进行二值化，网络训练和字符识别。