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要求给定数字模式样本(7X9点阵，0-9共10个数字)，设计一BP神经网络进行手写体数字识别。
网络只有一个隐含层，训练样本100个，测试样本300个
界面如下图所示：
Initialization框架中各参数分别是隐含层节点数、步长、允许的最大误差和最大迭代次数；
右上框架显示的是迭代次数、误差和学习时间；
在左下点阵中左键单击书写数字，然后点击“one-sample test”按钮，下面显示的是识别结果；
点击“Accuracy of Original Samples”按钮可显示训练样本的分类正确率；
点击“ sample set test”按钮可显示测试样本的正确识别率；
clear：清除results框架和点阵中的内容，使可以进行下一个数字的书写和判别；
reset：清除所有初始化和结果信息，使可以重新赋值 初始化；
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