利用神经网络进行手写体数字识别的方法研究
使用神经网络进行手写数字识别的方法
使用神经网络进行手写数字识别的方法随着人工智能的发展，神经网络在图像识别领域发挥了重要作用。
其中，手写数字识别是神经网络应用的一个重要方向。
本文将介绍使用神经网络进行手写数字识别的方法。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和工作方式的计算模型。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都由多个神经元节点组成。
神经网络通过对输入数据进行加权和激活函数处理，从而输出预测结果。
在手写数字识别中，我们可以将每个手写数字图像作为输入数据，每个像素点的灰度值作为输入特征。
神经网络通过学习大量已标记的手写数字图像，调整权重和偏置，从而实现对手写数字的准确识别。
二、数据预处理在使用神经网络进行手写数字识别之前，需要对数据进行预处理。
首先，我们需要将手写数字图像转换为灰度图像，以减少输入特征的维度。
其次，对图像进行归一化处理，将像素值缩放到0到1之间，以便神经网络更好地学习和处理数据。
除了对图像进行处理，还需要对标签进行处理。
手写数字识别通常使用独热编码（One-Hot Encoding）对标签进行表示。
例如，对于数字0，其独热编码为[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]，对于数字1，其独热编码为[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]，以此类推。
三、神经网络的构建在构建神经网络时，我们可以选择不同的网络结构和参数设置。
常见的神经网络结构包括多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等。
以多层感知机为例，我们可以选择输入层节点数、隐藏层节点数、隐藏层数量和输出层节点数等。
通过调整网络结构和参数，可以提高神经网络的准确率和泛化能力。
四、神经网络的训练神经网络的训练是指通过大量的已标记数据，调整网络的权重和偏置，使其能够准确地预测未标记数据的标签。
训练神经网络通常采用反向传播算法（Backpropagation），该算法通过计算预测结果与实际标签之间的误差，然后根据误差调整网络的权重和偏置。
使用卷积神经网络进行手写数字识别的技巧
使用卷积神经网络进行手写数字识别的技巧手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要任务。
近年来，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像分类问题上取得了显著的突破，也成为手写数字识别的主要方法之一。
本文将介绍使用卷积神经网络进行手写数字识别的一些关键技巧。
首先，准备数据集是进行手写数字识别的基础。
MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是一个常用的手写数字数据集，包含了大量的手写数字图像。
可以使用它作为训练和测试的数据集。
准备好数据集后，我们可以开始构建卷积神经网络模型。
其次，设计合适的卷积神经网络结构是关键。
在手写数字识别任务中，常用的卷积神经网络结构包括LeNet-5、AlexNet、VGGNet和ResNet等。
这些网络结构具有不同的层数和参数量，可以根据任务需求选择适合的网络结构。
一般情况下，浅层网络结构如LeNet-5适用于简单的手写数字识别，而深层网络如ResNet适用于更复杂的手写数字识别任务。
然后，正确设置卷积神经网络的超参数也是非常重要的。
超参数包括学习率、批量大小、卷积核大小、卷积核数量等。
学习率决定了模型在每次迭代中更新的程度，过大或过小都可能导致模型无法收敛或过拟合。
批量大小决定了模型每次训练时使用的样本数量，过大可能导致内存不足，过小可能导致梯度估计不准确。
卷积核大小和数量决定了模型对输入的特征提取能力，需要根据数据集的大小和复杂程度进行合理的选择。
可以通过尝试不同的超参数组合并评估模型性能来选择最优的超参数。
接下来，数据增强是提升模型性能的一个有效方法。
数据增强指的是通过对训练数据进行随机的图像变换来增加数据样本的数量和多样性。
常用的数据增强方法包括旋转、平移、缩放、翻转、加噪声等。
这样可以提高模型的泛化能力，并减轻过拟合的风险。
此外，正则化技术也可以帮助抑制模型的过拟合。
基于卷积神经网络的手写识别技术研究
基于卷积神经网络的手写识别技术研究随着人工智能的不断发展，越来越多的技术在不断涌现。
其中，手写识别技术可以说是相对成熟的一种，广泛应用于个人电子设备，如智能手机、手写笔记本等。
但是，想要实现高精度的手写识别仍然存在困难。
近年来，卷积神经网络成为了手写识别领域应用最广泛的一种技术，取得了许多令人瞩目的成果。
一、手写识别技术的研究背景手写识别技术源于对手写字符的自动识别研究。
一早期的手写识别技术采用的是模板匹配方法，即通过将手写字符与已知模板进行匹配，以确定其所代表的字符。
但是，由于手写字符具有较大的方差性和模糊性，模板匹配方法的识别率较低，无法满足实际应用需求。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是一种深度学习模型，其在图像处理任务中有着出色的表现，成为了手写识别技术中的佼佼者。
卷积神经网络是由若干个卷积层和池化层组成的神经网络，其特点是局部感知能力强，并且具有对于空间特征的提取能力。
因此，卷积神经网络非常适合与手写识别任务相结合。
二、手写识别技术的基本原理卷积神经网络的训练过程是一个不断调整权重值的过程。
在手写识别任务中，卷积神经网络输入为一张手写字符图片，输出为字符的分类结果。
其具体过程如下：1. 图片的预处理对输入图片进行预处理，主要包括灰度化、图像大小处理等操作。
2. 卷积和池化操作将处理后的图片输入到卷积层和池化层中。
卷积操作会对图片进行多次卷积操作，提取出图片的边缘特征、纹理等信息，生成一个卷积后的特征图。
池化操作则对卷积后的特征图进行下采样，进一步缩小特征图的规模，并保留特征。
3. 全连接层将卷积和池化后的特征图输入到全连接层中。
全连接层则将特征图转换为一维矩阵，再输入到神经元层进行运算，最终得到分类结果。
4. 损失函数的计算手写识别任务的目标是将输入的手写字符进行分类，因此需要设计相应的损失函数来评估预测结果和真实结果之间的差异。
5. 反向传播算法反向传播算法是在卷积神经网络中用于求解权重和偏置的参数。
基于BP神经网络的手写数字识别
基于BP神经网络的手写数字识别手写数字识别是人工智能领域中一个重要的研究方向。
它是指通过计算机对手写数字的图像进行识别和分类，从而实现对手写数字的自动识别。
BP神经网络是一种常用的模式识别方法，可以应用于手写数字识别任务中。
BP神经网络，全称为反向传播神经网络，是一种多层前馈神经网络。
其核心思想是通过训练来调整网络中连接权重的值，从而实现对输入模式的分类和识别。
BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中每个神经元与其他层的神经元相连。
手写数字识别任务的基本步骤如下：1. 数据预处理：需要对手写数字图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化、降噪等操作。
这样可以使得输入的图像数据更加规范化，便于网络的学习和训练。
2. 网络的构建：根据手写数字识别的需求，设计一个合适的BP神经网络结构。
一般来说，输入层的神经元数量与图像的像素数量相等，隐藏层的神经元数量可以根据实际情况进行设置，输出层的神经元数量一般为10，对应于0-9这10个数字的分类。
3. 训练网络：通过反向传播算法对网络进行训练。
随机初始化网络中的连接权重，并将输入的样本数据通过网络前向传播，得到网络的输出结果。
然后，计算输出结果与样本标签之间的误差，并根据误差调整网络中的连接权重。
通过多次迭代训练，直到网络的输出结果与样本标签的误差达到预定的阈值或者收敛。
4. 测试与评估：使用测试集对训练好的网络进行测试，并评估网络的性能。
可以计算识别准确率、召回率、精确率等指标，来评估网络的性能。
手写数字识别任务是一个典型的图像分类问题，其难点主要在于图像的非结构化和特征的高度变异性。
BP神经网络通过多次迭代训练，不断调整网络中的连接权重，可以逐渐提高网络的分类性能和准确度。
BP神经网络也存在一些问题，如容易陷入局部极小值、训练时间较长等。
为了提高手写数字识别任务的性能，可以采用一些改进的方法，如卷积神经网络（CNN）。
卷积神经网络通过引入卷积层和池化层，可以自动提取图像的局部特征，从而提高网络的特征表示能力和分类准确率。
基于深度学习的手写体数字识别系统研究
基于深度学习的手写体数字识别系统研究随着人工智能技术的进步，深度学习已经成为当今最热门的技术之一。
作为一种机器学习的方法，深度学习可以利用大量数据来自动化地发现规律和模式，从而实现准确的预测和分类。
在数字识别领域，深度学习也已经广泛应用，成为手写数字识别的主流技术之一。
本文将探讨基于深度学习的手写数字识别系统的研究，并介绍其技术原理、实现方法和应用前景。
一、技术原理基于深度学习的手写数字识别系统的核心技术是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）。
CNN是一种模仿人脑视觉处理机制的神经网络模型，它能够自动从复杂的图像数据中提取特征信息，并进行分类或回归等任务。
在手写数字识别中，CNN可以通过多层卷积、池化和全连接层来输入、处理和输出图像数据，从而实现高效准确的数字识别。
具体来说，CNN的输入数据是一组手写数字图片，它们可以是MNIST等公开数据集或者自己手写的数字图片。
在网络的第一层需要进行一定的图像预处理，如变换尺寸、灰度处理等，将原始图像转换为网络可接受的输入格式。
接下来，在网络的第二层开始进行卷积操作，将输入图片与若干个卷积核进行卷积运算，得到一组新的特征图。
通过多层卷积和池化层的运算，CNN可以自动地学习到输入图片的特征信息，并将其压缩和提取为具有可识别性的特征，最终在全连接层进行分类或回归等任务。
二、实现方法基于深度学习的手写数字识别系统的实现需要提前准备数据集、编写代码和进行模型的训练和测试等步骤。
下面以Keras框架为例，介绍具体的实现方法：1.准备数据集可以使用MNIST等公开数据集，也可以使用自己收集的图片进行训练。
将数据集分为训练集和测试集两部分，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的识别准确度和泛化能力。
2.编写代码基于Keras框架，可以采用Python语言编写代码，如下所示：```import kerasfrom keras.models import Sequentialfrom yers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense#定义CNN模型model = Sequential()#第一层卷积层model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), input_shape=(28, 28, 1), activation='relu'))#第二层池化层model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))#第三层卷积层model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))#第四层池化层model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))#将特征图展开为一维model.add(Flatten())#全连接层model.add(Dense(units=128, activation='relu'))#输出层model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))#训练模型pile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=128)#测试模型test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)print('Test accuracy:', test_acc)```3.模型训练和测试调用model.fit函数进行模型训练，其中需要指定优化器、损失函数、评估指标等参数。
基于深度学习的手写体数字识别方法研究
基于深度学习的手写体数字识别方法研究摘要：手写体数字识别一直是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
随着深度学习的兴起，基于深度学习的手写体数字识别方法也得到了广泛关注。
本文将探讨基于深度学习的手写体数字识别方法的研究现状，并介绍几种常用的方法。
引言：随着数字化时代的到来，手写体数字识别技术在各个领域起着重要的作用。
尤其在自动化、金融、安全等领域，手写体数字识别可以提高工作效率和准确性。
传统的手写体数字识别方法依赖于手工提取特征和分类器的设计，但由于手写体数字的多样性和复杂性，传统方法往往难以达到较高的识别准确率。
而基于深度学习的手写体数字识别方法具有强大的自适应学习能力和良好的泛化性能，因此在近年来受到了广泛的研究和应用。
1. 深度学习在手写体数字识别中的应用深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和工作原理的机器学习方法。
它通过多层神经网络进行特征的自动抽取和分类，具有很强的表达能力和非线性建模能力。
在手写体数字识别中，深度学习方法能够有效地捕捉到手写数字的细节特征，提高识别准确率。
同时，深度学习方法还能够自动学习特征表示，减少特征工程的工作量，提高了算法的通用性和可扩展性。
2. 基于深度学习的手写体数字识别方法研究现状目前，基于深度学习的手写体数字识别方法主要包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等。
CNN是一种特别适用于图像识别任务的深度学习模型，通过多层卷积和池化操作，可以提取图像中的局部特征和全局特征，从而实现手写数字的识别。
而RNN则通过自身的循环结构可以对手写数字的序列和上下文进行建模，提高了识别的准确性。
3. 深度学习方法在手写体数字识别上的实验结果针对手写体数字识别任务，我们使用了基于深度学习的方法进行实验，并与传统的方法进行对比。
实验结果表明，基于深度学习的手写体数字识别方法在准确率和鲁棒性方面明显优于传统方法。
基于神经网络的手写体字识别技术
基于神经网络的手写体字识别技术在数字化时代，人工智能技术日益成熟发展，各种基于人工智能技术的应用越来越多，其中手写体字识别技术就是其中之一。
手写体字识别技术是指通过计算机对手写体字进行识别，并转换为机器可读的格式。
这项技术的发展，离不开神经网络的应用。
下面我们就来了解一下基于神经网络的手写体字识别技术。
一、手写体字识别技术的基本原理手写体字识别技术的基本原理就是将手写的字迹通过光电传感器或数码相机等设备转换成数字信号，再根据手写字的特征来识别出这些手写字。
手写字的特征包括笔画方向、长度、宽度、弯曲度等，这些特征是用数字化的方法表示出来的。
在对手写字进行识别时，计算机使用这些特征来推测手写字的形状和意义。
二、神经网络在手写体字识别技术中的应用随着神经网络技术的发展，神经网络逐渐应用于手写体字识别技术之中。
神经网络是一种机器学习的算法，能够自动学习输入数据中的规律和特征，进而对数据进行分类或预测。
在手写体字识别技术中，神经网络可以用来训练计算机自动识别各种手写字的特征。
神经网络的结构分为输入层、隐藏层和输出层。
在手写体字识别中，输入层用来接收手写字的数字化信息，即手写字象素点的灰度值；输出层则用来输出计算机对手写字识别的结果。
隐藏层是神经网络中最为复杂的部分，隐藏层通过神经元的连接和计算来逐步提取并转换手写字的信息，并更高效地将其符合人类可识别的特征输出给输出层。
三、神经网络在手写体字识别技术中的实现方式神经网络在手写体字识别技术中的实现方式有许多种，下面我们介绍其中的两种：卷积神经网络和循环神经网络。
1.卷积神经网络卷积神经网络( Convolutional Neural Network, CNN )是一种深度学习的神经网络，主要用于图像识别和处理。
在手写体字识别技术中，卷积神经网络通过滤波器和池化层来提取手写字的特征，然后对这些特征进行分类或预测。
卷积神经网络的输入层输出的特征图可以对应手写体字中的笔画方向和弯曲度等特征。
基于神经网络的手写字体识别系统设计与实现
基于神经网络的手写字体识别系统设计与实现Ⅰ.引言手写字体识别是一项重要的研究领域，它应用广泛，如优化自然语言处理，权重调整和电子商务等方面。
近年来，神经网络在手写字体识别领域得到了广泛应用，因为它可以从输入数据中自动进行特征提取，并能够学习复杂的非线性映射关系。
本文将介绍基于神经网络的手写字体识别系统的设计与实现。
Ⅱ.方法A. 数据处理本文利用EMNIST数据集进行实验，该数据集是一个包含28 x 28像素图像的大型手写数字和字符数据集。
经过处理，数据集被划分为训练集、验证集和测试集。
训练集包含85,000个样本，验证集包含15,000个样本，测试集包含10,000个样本。
B. 神经网络模型我们设计了一种基于卷积神经网络（CNN）的手写字体识别模型。
它包括两个卷积层和两个池化层，随后是两个全连接层和一个输出层。
每个卷积层后面跟着一个ReLU激活函数，全连接层也是如此。
在最后一层，输出层包括10个神经元，每个神经元对应一个数字类别。
C. 模型训练本文使用Adam优化器和交叉熵损失函数进行了模型的训练。
经过调整，当学习率设置为0.001时，模型可以有较好的训练效果。
在训练期间，我们在验证集上监控了分类准确率，从而选择最优的模型。
D. 模型评价我们评估了我们所建立的手写字体识别系统，在测试集上的分类准确率。
结果表明，该模型能够实现92%以上的分类准确率。
Ⅲ.结果本文所建立的手写字体识别系统采用了基于卷积神经网络的方法。
我们将EMNIST数据集分为三个部分：训练集，验证集和测试集。
训练集用于训练模型，验证集用于选择最优模型，测试集用于评价最终的分类效果。
结果表明，该系统具有较高的分类准确率。
Ⅳ.讨论与结论本文介绍了一种基于神经网络的手写字体识别系统的设计与实现。
通过对EMNIST数据集进行训练和测试，我们发现该系统具有较好的分类效果。
我们还发现，比较模型的准确性和速度非常重要。
我们需要在保证准确性的基础上，不断寻找更快速的模型，以提高识别效率。
基于MLP神经网络的手写数字识别
基于MLP神经网络的手写数字识别随着人工智能的兴起，机器学习已经成为了人们日常工作中不可或缺的一部分，其中基于神经网络的算法模型最常被使用。
在许多应用场景中，手写字体识别被广泛运用，如验票、银行卡读取等。
本文将详细讨论基于MLP神经网络的手写数字识别的工作原理、实现方法以及实验结果。
1. 工作原理手写数字识别的原理主要基于神经网络的模型，具体来说，是多层感知器（MLP）神经网络。
多层感知器是一种前馈多层神经网络的模型，它的每个节点只连接前一层的节点和后一层的节点。
多层感知器训练中采用反向传播算法，也叫误差反向传播算法，是利用梯度下降法对网络进行训练的常用方法。
MLP神经网络的输入层输入手写数字的像素值，中间隐藏层对输入值进行处理，最后输出层将处理后的结果分类为0-9十个数字。
为了使得模型更为准确，可以采用交叉验证的方法来对模型进行评估和优化，梯度下降法可以在训练中找到最优的权值和偏置，确保模型识别率尽可能高。
2. 实现方法（1）数据准备：首先需要准备手写数字的图像数据集，可以通过在网上下载典型的手写数字数据集，目前比较流行的有MNIST数据集、SVHN数据集等。
如果想要提高识别精度，可以自己编写程序进行手写数字的录入，通过对训练数据进行处理和augmentation也可以使得模型更为准确。
（2）数据预处理：在进行训练之前，需要对数据进行预处理。
将彩色图像转换成灰度图像，可以采用灰度化的公式将彩色图像转换为灰度图像，减少特征维度；将图像像素值归一化到[0, 1]，简化计算过程并保证处理效率。
（3）构建模型：通过kera、TensorFlow等框架编写MLP神经网络模型，如果想要模型更准确，可以在中间隐藏层添加dropout层、正则化、增加层数等方式。
同时要避免过拟合问题，在训练过程中加入early stopping等机制，避免过多的训练数据。
（4）模型训练：采用交叉验证方式对模型进行训练，将数据集分为训练集和测试集，建议将数据集按照7：3的比例进行随机划分，训练过程中实时监测损失函数值和准确率的变化情况，及时调整模型参数。
基于BP神经网络的手写数字识别实验报告
基于BP神经网络的手写数字识别实验报告基于BP神经网络的手写体数字图像识别PT1700105 宁崇宇PT1700106 陈玉磊PT1700104 安传旭摘要在信息化飞速发展的时代，光学字符识别是一个重要的信息录入与信息转化的手段，其中手写体数字的识别有着广泛地应用，如：邮政编码、统计报表、银行票据等等，因其广泛地应用范围，能带来巨大的经济与社会效益。
本文结合深度学习理论，利用BP神经网络对手写体数字数据集MNIST进行分析，作为机器学习课程的一次实践，熟悉了目前广泛使用的Matlab工具，深入理解了神经网络的训练过程，作为非计算机专业的学生，结合该课题掌握了用神经网络处理实际问题的方法，为今后将深度学习与自身领域相结合打下了基础。
1 引言从计算机发明之初，人们就希望它能够帮助甚至代替人类完成重复性劳作。
利用巨大的存储空间和超高的运算速度，计算机已经可以非常轻易地完成一些对于人类非常困难的工作，然而，一些人类通过直觉可以很快解决的问题，却很难通过计算机解决，这些问题包括自然语言处理、图像识别、语音识别等等，它们就是人工智能需要解决的问题。
计算机要想人类一样完成更多的智能工作，就需要掌握关于这个世界的海量知识，很多早期的人工智能系统只能成功应用于相对特定的环境，在这些特定环境下，计算机需要了解的知识很容易被严格完整地定义。
为了使计算机更多地掌握开放环境下的知识，研究人员进行了很多的尝试。
其中影响力很大的一个领域就是知识图库（Ontology），WordNet是在开放环境中建立的一个较大且有影响力的知识图库，也有不少研究人员尝试将Wikipedia中的知识整理成知识图库，但是建立知识图库一方面需要花费大量的人力和物力，另一方面知识图库方式明确定义的知识有限，不是所有的知识都可以明确地定义成计算机可以理解的固定格式。
很大一部分无法明确定义的知识，就是人类的经验，如何让计算机跟人类一样从历史的经验中获取新的知识，这就是机器学习需要解决的问题。
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xxxx学院本科毕业论文（设计）
题目：利用神经网络进行手写体数字识别的方法研究
院（系）数学与计算机学院
专业计算机科学与技术
年级
姓名学号
指导教师职称
职称
2010年6月20日
毕业论文（设计）评语及成绩
目录
摘要 (1)
Abstract (2)
第一章绪论 (3)
1.1 引言 (3)
1.2 手写体数字识别的目的意义 (3)
1.3 手写体数字识别的现状 (3)
1.4 手写体数字识别的发展 (4)
1.5 本文研究的主要内容 (5)
第二章人工神经网络 (6)
2.1 神经网络概述 (6)
2.1.1 人工神经网络发展经历 (6)
2.1.2 神经网络的基本原理 (7)
2.2 BP神经网络 (8)
2.2.1 BP神经网络的网络模型 (9)
2.2.2 BP神经网络的基本原理 (9)
2.2.3 BP学习算法的流程 (12)
2.3 神经网络在模式识别问题上的优势 (12)
第三章手写体数字识别常规预处理和特征提取方法 (14)
3.1 手写体数字识别的识别过程 (14)
3.2 手写体数字识别的常规预处理方法 (14)
3.2.1 图像的灰度化 (15)
3.2.2 二值化 (15)
3.2.3 平滑去噪 (16)
3.2.4 书写的倾斜矫正 (16)
3.2.5数字图像分割 (17)
3.2.6 图像的归一化处理 (17)
3.2.7 图像的细化 (18)
3.3 特征提取 (18)
第四章基于BP算法的手写体数字识别的实现 (20)
4.1 基于BP神经网络手写体数字识别的过程 (20)
4.2样本准备 (20)
4.2.1灰度化 (21)
4.2.2二值化 (21)
4.2.3平滑去噪 (21)
4.2.4归一化 (21)
4.2.5细化 (22)
4.3特征提取 (22)
4.4神经网络结构参数的选择与确定 (23)
4.4.1输入层神经元和输出层神经元个数的确定 (23)
4.4.2隐层数 (23)
4.4.3隐层节点数 (23)
4.5仿真结果 (24)
总结 (25)
参考文献 (26)
后记 (28)
摘要
随着信息技术的发展，信息建设在我国取得了迅猛的发展，数字识别技术的应用需求越来越广泛。
数字识别一般通过特征匹配及特征判别的方法来进行处理，前者一般适用于规范化的印刷体字符识别，现今该技术基本成熟；后者多用于手写字符识别，其研究还处于探索阶段，识别率还比较低。
因此，本文主要阐述手写数字识别技术。
人工神经网络技术在今年取得了巨大的发展，它具有的高度非线性，使我们能表达一些至少是目前尚无法用计算理论表达清楚的外部世界模型；同时，神经网络所具有的自学习，自组织能力使我们能在与外部世界的交互作用下，实现无法用当前的计算理论表达清楚的功能；对于那些无法建立精确数学模型的系统，神经网络有着独特的优势。
本文基于BP神经网络的方法来实现手写体数字识别。
首先对图像进行灰度化、二值化、平滑去噪、归一化、细化的预处理。
然后采用逐像素特征提取法提取数字图像特征。
最后是BP神经网络分类器的建立和识别过程，对训练后的网络模型进行测试，得出训练样本的识别率为98%，测试样本达到78%的识别率。
关键词：数字识别；预处理；BP神经网络
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