基于BP神经网络的手写体数字识别技术研究综述

本文是一篇关于南京晓庄学院信息技术学院本科生的毕业设计论文，主题为"基于BP神经网络的手写体数字识别技术研究"。作者眭斌在导师杨种学的指导下，针对模式识别领域中日益重要的手写体数字识别问题进行了深入探讨。 论文首先从模式识别和神经网络的基础理论入手，详细介绍了模式识别的概念，它是利用计算机对输入的模式进行分类和识别的过程，尤其在图像处理领域有着广泛的应用。接着，论文重点介绍了BP（Back Propagation）神经网络，这是一种经典的多层前馈神经网络，其核心原理是通过反向传播算法调整网络权重，使得神经网络能够逐步学习并逼近目标函数，从而实现对手写体数字的有效识别。 在实际应用中，论文详细阐述了图像预处理的方法，这是提高识别准确率的关键步骤，包括灰度化、噪声去除、二值化等操作，旨在优化输入图像的质量。参数设定方面，涉及到学习率、隐藏层节点数量、训练集和测试集的选择等因素，这些都需要精心调整以达到最优性能。 论文的核心部分是手写体数字识别的具体过程，即如何将用户输入的手写数字转换为数字形式，通过训练好的BP神经网络进行分类。这个过程包括输入数据的准备、网络的训练、以及识别阶段的实时应用。经过仿真实验验证，该方法证明了基于BP神经网络的手写体识别技术是可行且有效的，能够准确地识别不同用户的手写数字。 总结起来，本文不仅涵盖了神经网络的基础知识，还深入探讨了如何将其应用于实际的数字识别任务，尤其是在手写体识别场景中。它对于理解和应用机器学习在图像处理领域的应用具有一定的参考价值。通过本论文的研究，眭斌展示了其扎实的理论基础和实践能力，为后续的手写体识别技术和神经网络优化提供了新的思路。