基于Hopfield神经网络的数字识别
探索利用Hopfield神经网络实现对数字0、1、2、3、4、6、9的识别，并结合OpenCV2库进行图像处理，以增强识别的鲁棒性。
模型训练
- 将目标数字转换为二维像素矩阵，作为Hopfield网络的训练样本。
- 使用Hebbian学习规则训练网络，将每个数字的像素矩阵存储为网络的稳定状态。
图像预处理
- 使用OpenCV2对输入图像进行灰度化、二值化和去噪处理。
- 对图像进行分割，提取出单个数字区域。
- 将分割后的数字区域调整为与训练样本相同的尺寸。
数字识别
- 将预处理后的数字图像作为初始状态输入到训练好的Hopfield网络中。
- 网络迭代运行，直至收敛到某个稳定状态。
- 将该稳定状态与存储的数字样本进行比较，识别出输入数字。
实验结果与分析
通过实验验证，该方法能够有效识别部分手写数字，但对噪声和形变较为敏感。未来将进一步优化网络结构和训练算法，提高识别准确率和鲁棒性。
文件大小：5.44MB
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