基于MATLAB GUI的BP神经网络手写数字识别
在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB GUI和BP（Backpropagation）神经网络来实现手写数字的识别。BP神经网络是一种常用的人工神经网络，常用于模式识别和分类任务。我们将使用MATLAB的GUI界面来创建一个用户友好的应用程序，使用户能够手写数字，并通过BP神经网络对其进行识别。
首先，我们需要准备一些训练数据。我们将使用MNIST数据集，这是一个广泛使用的包含手写数字图像的数据集。MNIST数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本都是一个28x28像素的灰度图像。我们将使用训练样本来训练BP神经网络，并使用测试样本来评估其性能。
接下来，我们将创建一个MATLAB GUI应用程序。首先，我们需要创建一个窗口和绘制一个可以手写数字的画布。我们可以使用MATLAB的绘图函数来实现这一点。下面是创建GUI窗口和绘制画布的示例代码：
function digitRecognitionGUI
% 创建窗口
fig = figure('Name','手写数字识别',<