TensorFlow框架下手写数字识别系统设计与实现

本篇毕业设计任务书针对的是“基于TensorFlow框架的手写数字识别系统”的研究项目。学生宋启迪，计算机科学与技术（卓越工程师）专业，班级2015240204，将在2018年2月25日至6月14日期间的16周内完成这一任务。研究背景起始于AlphaGo战胜围棋高手后的AI热潮，人工智能被广泛关注，尤其在图像识别领域，TensorFlow框架提供了强大的工具支持。 设计的主要内容涉及以下几个方面： 1. 机器学习与深度学习的区分：学生需深入理解两者之间的不同，明确人工智能在这个领域中的应用价值，尤其是TensorFlow作为深度学习框架的重要性。 2. Python和Pycharm环境的掌握：学生需熟练运用Python进行开发，并在Pycharm环境中进行项目实施，这是构建神经网络的基础。 3. TensorFlow框架的学习：任务要求学生熟悉TensorFlow框架，包括其核心库函数和API，以便构建和训练卷积神经网络。 4. MNIST手写数字数据集的理解：作为识别任务的数据来源，MNIST数据集是学习者必须了解和使用的标准数据集。 5. 实际操作：设计并实现一个基于TensorFlow的手写数字识别系统，这将涉及到网络架构的设计、训练过程以及性能优化。 6. 人机交互界面设计：一个好的用户界面对于用户体验至关重要，学生需要考虑如何设计一个直观易用的界面。 7. 测试与评估：进行单元测试和集成测试，确保系统的稳定性和准确性，并编写测试报告。 设计原始资料部分，包括文献研究、Softmax回归算法的学习、模型参数选择（如Biases和Loss值）、多层卷积和池化方案的设计，以及Dropout算法的应用，以防止过拟合。 完成项目后，需要提交的成果包括详细的论文文档，包括封面、任务书、开题报告、中文和英文摘要、目录、论文正文、外文翻译版本以及测试报告等。 在整个设计过程中，有明确的时间安排，分为调研准备、技术熟悉、软件设计及开发、系统调试四个阶段，每个阶段都有特定的时间段和目标，以确保项目按计划进行。 此毕业设计任务要求学生在实践中深入理解TensorFlow框架，结合实际应用场景，进行手写数字识别系统的开发，同时强调理论学习与实践经验的结合，以及严谨的科研流程管理。