基于BP神经网络的数字图像分类系统研究

BP神经网络作为一种经典的人工神经网络模型，在数字图像分类中具有广泛的应用潜力。其具备较强的学习能力和适应性，能够通过训练样本学习到图像的显著特征和类别之间的关系。然而，BP神经网络在实际应用中仍存在一些问题，如训练时间长、易陷入局部最优等。因此，旨在研究基于BP神经网络开展数字图像分类系统，探索如何利用BP神经网络实现数字图像的自动分类和识别。通过改进和优化网络结构、训练策略和特征选择方法，以提高系统的分类性能和鲁棒性。