1.领域：matlab，CNN卷积神经网络，代码中提供了转化后的mat格式,matlab可以直接读取的MNIST标准数据库 2.内容：通过MATLAB编程实现基于CNN卷积神经网络的手写数字识别算法,数据库为MNIST标准数据库+matlab操作视频 3.用处：用于CNN卷积神经网络编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

基于卷积神经网络CNN的手写数字识别课设，包括源代码和讲解ppt。代码讲解每行注释，上学期的课设汇报题目啦。

手写数字识别(对标大小符robomaster数据集)

基于LeNet5的手写数字识别系统源码基于LeNet5的手写数字识别系统源码。使用说明 train.py 训练 test.py 测试 Mnist 手写数字数据集 readMnist.py 里配置 Mnist 路径（ fpath ） test.py 配置训练的模型 包含了 lenet5.pth 训练好的模型 下面是 lenet5.pth 的测试效果 基于LeNet5的手写数字识别系统源码基于LeNet5的手写数字识别系统源码。使用说明 train.py 训练 test.py 测试 Mnist 手写数字数据集 readMnist.py 里配置 Mnist 路径（ fpath ） test.py 配置训练的模型 包含了 lenet5.pth 训练好的模型 下面是 lenet5.pth 的测试效果

MATLAB神经网络手写数字识别（GUI，论文）

AIstudio手写数字识别项目的实验报告，报告中有代码链接。文档包括： 1.数据预处理 2.数据加载 3.网络结构尝试：简单的多层感知器、卷积神经网络LeNet-5、循环神经网络RNN、Vgg16 4.损失函数：平方损失函数、交叉熵函数 5.优化算法：adagrad、adadelta、Adam、decayedAdagrad、Adamax、Ftrl 6.实验结果截图：准确率、混淆矩阵 最后是实验总结。

人工智能技术基于flask框架的手写数字识别系统源码+实现手册+项目文档+汇报ppt。 文档的latex代码 :sunglasses: 2.flask框架的代码(三种模型打包好了，在框架中直接加载使用) :sunglasses: 3.手写数字识别的代码(sklearn的决策树和svm模型，pytorch的ANN模型):sunglasses: 软件架构 用pytorch得到ANN模型 SVM和决策树模型我们是通过sklearn得到的 然后模型打包，在flask框架中使用(页面编写也比较精彩！) 安装教程 也许看一下实现手册可以帮助到你！

该课题为基于Matlab的手写数字识别系统。在一张图像上面手写了很多手写数字。利用鼠标进行框定你所要识别的数字区域。裁剪灰度化处理，二值化处理。提取数字特征。利用神经网络的方法进行识别。带有人际交互界面，需要在人际交互界面的基础上进行相应拓展。

pythom写的knn、k-means、bp神经网络对手写数字识别的模式识别最终大课设，与模式识别大课设那期文章相关

与机器学习大课设那期文章相关的资源，里面是python的课设程序、还有调sklearn库的课设程序。