%?digital_rec.m??手寫體數字的識別

%%?清理工作空間
clearclc
close?all

%%?讀取數據
disp（‘開始讀取圖片...‘）;
I?=?getPicData（）;
%?load?I
disp（‘圖片讀取完畢‘）

%%?特征提取
x0?=?zeros（14?1000）;
disp（‘開始特征提取...‘）
for?i=1:1000
????%?先進行中值濾波
????tmp?=?medfilt2（I（::i）[33]）;
????
????%?得到特征向量
????t=?getFeature（tmp）;
????x0（:i）?=?t（:）;
end

%?標簽?label?為長度為1000的列向量
label?=?1:10;
label?=?repmat（label1001）;
label?=?label（:）;
disp（‘特征提取完畢‘）

%%?神經網絡模型的建立
tic
spread?=?.1;
%?歸一化
[x?se]?=?mapminmax（x0）;
%?創建概率神經網絡
net?=?newpnn（x?ind2vec（label‘））;
ti?=?toc;
fprintf（‘建立網絡模型共耗時?%f?sec\n‘?ti）;

%%?測試
%?輸入原數據樣本進行測試
lab0?=?net（x）;
%?將向量化的類別lab0轉化為標量類別lab
lab?=?vec2ind（lab0）;
%?計算正確率
rate?=?sum（label?==?lab‘）?/?length（label）;
fprintf（‘訓練樣本的測試正確率為\n??%d%%\n‘?round（rate*100））;

%%?帶噪聲的圖片測試
I1?=?I;
%?椒鹽噪聲的強度
nois?=?0.2;
fea0?=?zeros（14?1000）;
for?i=1:1000
????tmp（::i）?=?I1（::i）;
????%?添加噪聲
????tmpn（::i）?=??imnoise（double（tmp（::i））‘salt?&?pepper‘?nois）;
%?????tmpn（::i）?=??imnoise（double（tmp（::i））‘gaussian‘0?0.1）;
????%?中值濾波
????tmpt?=?medfilt2（tmpn（::i）[33]）;
????%?提取特征向量
????t?=?getFeature（tmpt）;
????fea0（:i）?=?t（:）;
end

%?歸一化
fea?=?mapminmax（‘apply‘fea0?se）;
%?測試
tlab0?=?net（fea）;
tlab?=?vec2ind（tlab0）;

%?計算噪聲干擾下的正確率
rat?=?sum（tlab‘?==?label）?/?length（tlab）;
fprintf（‘帶噪聲的訓練樣本測試正確率為\n??%d%%\n‘?round（rat*100））;

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

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