基于神经网络的手写识别程序的设计与实现.docx

题目：基于神经网络的手写识别程序的设计与实现

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摘要

因为手写数字识别难以建立精确的数学模型，为了使数字识别更加准确可靠，所以将使用CNN神经网络进行数字识别。此次CNN神经网络的主要步骤有：将数据图片进行预处理，对数据系列特征分析，对训练数据特征分类识别。为了提高本系统手写数字识别的准确率，本设计采用统计特征的提取方法进行判别，用python进行程序编写相应神经网络算法进行特征提取。通过程序编程，用两种神经网络识别系统对比测试，发现CNN神经网络系统识别比较规范的手写体数字效果最好。故本设计采用CNN神经网络算法作为主要研究对象，与其他神经网络