Matlab 的 BP 神经网络做手写数字识别，效果还挺稳的。这个项目有完整源码，连 GUI 都配好了，直接跑起来没啥门槛。适合刚接触神经网络的同学练手，也适合老手快速搭建 demo 看看效果。训练识别 0～9 的数字，连续手写都能跟上，响应也挺快，界面还行不难看，操作也直观。
训练部分用的是BP 神经网络，前向传播+反向传播那套流程，逻辑清晰，代码注释也比较全，适合你对着改着学。你要是对Matlab 神经网络工具箱不熟，也没关系，这里面用到的函数都不多，像train、sim这些基础函数就够用了。
GUI 那块做得还蛮实用的，不是纯展示，能手动输入、识别、清空，适合做个小演示或者当作课程设计交差。代码里有图像预的部分，比如二值化、归一化，写得也挺明白，对想做图像方向的也有点启发。
对比来看，像用 Tensorflow 做手写数字识别那种更复杂点，适合有 Python 基础的人；而这个项目纯 Matlab 搞定，适合不想折腾环境的朋友。如果你手上正好有 Matlab，那直接下载跑一下，快就能出效果。
如果你想看更多类似例子，可以看看这个Matlab 识别 0～9 数字的 BP 神经网络，还有这个人工神经网络的手写数字识别也蛮有参考价值。
使用建议：模型训练比较依赖初始化权重，跑几次看看效果波动。如果你想改进识别率，建议动手优化下网络结构或者搞搞数据增强，效果会更稳。