卷积神经网络实现手写数字识别代码 保真，配有实验方案说明

1 绪论 2 1.1 字符识别概述 2 1.2 数字识别研究的目的及意义 2 1.3 手写数字识别的典型应用 3 1.4 国内外研究现状 4 1.5 手写体数字识别系统概述 5 1.6 本文内容安排 6 2 手写体数字识别中预处理技术 7 2.1 图像灰度化 7 2.2 图像二值化 8 2.3 图像反色 9 2.4 图像去噪声 10 2.5 数字分割 11 2.5 数字归一化 11 2.5 数字细化 13 3 手写体数字识别中特征值提取技术 16 3.1 特征提取概述 16 3.2 手写体字符特征提取方法概述 18 3.3 手写体数字识别中的结构特征提取 19 3.4 手写体数字识别中的统计特征提取 20 4 人工神经网络分类器 21 4.1 人工神经网络概述 21 4.2 BP神经网络概述 21 4.3 本文的神经网络结构设计 21 5 系统实现与结果分析 24 5.1 系统实现 24 5.1.1 系统实现环境 24 5.1.2 系统处理流程图及主要工作 25 5.1.3 系统界面 26 5.2 结果分析 26 6 结束语

手写数字图片训练集（三层BP神经网络应用）

。代码是用matlab编写，调用matlab自带的神经网络算法实现。 含论文，按大纲修改。

手写识别（HandWriting Recognition）是指将在手写设备上书写时产生的有序轨迹信息化转化为汉字内码的过程，实际上是手写轨迹的坐标序列到汉字的内码的一个映射过程，是人机交互最自然、最方便的手段之一。直接可用

【图像识别】基于模板匹配实现手写数字识别matlab源码含GUI.zip

基于BP神经网络的手写数字识别仿真提供手写数字数据库，matlab2021a测试仿真 k=rand(1,numberpclass*class); [m,n]=sort(k); ntraindata=4500; ntestdata=500; train_data=ann_data(:,n(1:ntraindata)); test_data=ann_data(:,n(ntraindata+1:numberpclass*class)); train_label=ann_label(:,n(1:ntraindata)); test_label=ann_label(:,n(ntraindata+1:numberpclass*class));

博客“用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)”中对应的完整代码文件，原文可见：https://blog.csdn.net/sxf1061700625/article/details/105870851

人工智能-项目实践-手写数字识别-用java实现一个简单的卷积神经网络，共三层可以识别mnsit 用java实现一个简单的卷积神经网络，共三层可以识别mnsit

用Tensorflow搭建CNN卷积神经网络，实现MNIST手写数字识别-附件资源