汪 愿

（三峡大学 电气与新能源学院，湖北宜昌 443000）

引言

自动识别和人工智能技术，特别是数字自动识别技术在人类日常生活中发挥着重要作用。人工神经网络是由大量的、简单的处理单元组成的相对复杂的网络系统。人工神经网络具有大规模并行，分布式存储和处理，自组织和自主学习的许多功能。神经网络的自动识别技术发展与神经科学、数学科学、计算机科学、人工智能和信息科学密切相关。神经网络独特的非线性自适应信息处理能力弥补了人类先前的直觉、语言识别和非线性自适应信息处理能力的人工智能方法的一些缺点。它在神经科学系统、智能控制、组合优化、模式识别和预测等领域得到了很好的应用。近年来，人工神经网络正在模拟人类认知的道路上进一步发展。现在人们将遗传算法。模糊系统和进化机制结合起来形成智能计算，成为人工智能的重要研究方向。MATLAB软件包含用于解决各种应用问题的Toolbox工具，可以根据自己的需要调用与神经网络设计和培训相关的工具箱，不需要那些繁琐的编程，可以省去很多麻烦，更好地集中精力去思考和解决设计者需要的一些问题。通过MATLAB软件，可实现BP神经网络实现手写数字图像的识别[1-10]。本研究采用仿真获取大量手写数字的识别正确概率，为其他手写数字识别系统设计和实际应用方案选取时提供参考。

1 数字图像预处理

1.1 图像二值化

图像二值化是按照一定的标准将图像分为黑白两种颜色。……