基于卷积神经网络的手写数字识别算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

手写数字识别作为光学字符识别领域的重要分支，长久以来一直是人工智能领域的热门研究方向，在诸多领域例如邮政编码识别、财务票据处理、手写表单数字化等方面都具有巨大的应用价值。

本选题的研究意义主要体现在以下几个方面：
1.推动人工智能技术的发展：手写数字识别作为典型的模式识别问题，其研究成果可以为其他模式识别任务提供借鉴和参考，促进人工智能技术的发展和应用。

2.提升自动化处理水平：在信息化时代，海量数据的处理需求日益增长，手写数字识别的研究可以有效提高数据处理的自动化水平，减轻人工处理的负担，提升工作效率。

2. 本选题国内外研究状况综述

手写数字识别领域的研究历史悠久，已经出现了许多经典的算法和模型。

早期研究主要集中在基于统计模式识别的方法，例如支持向量机(svm)、隐马尔可夫模型(hmm)等，这些方法在一定程度上取得了较好的识别效果，但存在对特征提取依赖性强、泛化能力不足等问题。

近年来，随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络的手写数字识别方法逐渐成为研究热点，并取得了突破性的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容是探讨如何利用卷积神经网络构建高效的手写数字识别模型，并通过实验验证其性能。

具体内容包括：
1.数据集的选择和预处理：选择合适的手写数字数据集，并对数据进行预处理，例如图像归一化、数据增强等，以提高模型的训练效率和泛化能力。

2.卷积神经网络模型的设计：设计合理的卷积神经网络结构，包括卷积层、池化层、全连接层等，并选择合适的激活函数、损失函数和优化算法，以构建高效的识别模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，以卷积神经网络为基础，探索高效的手写数字识别算法。

首先，将进行文献调研，深入了解手写数字识别的国内外研究现状、卷积神经网络的基本原理和最新发展，为后续研究奠定理论基础。

其次，将选择合适的手写数字数据集，并对其进行预处理，例如图像灰度化、归一化、去噪等，以提高数据质量，为模型训练做好准备。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种改进的卷积神经网络模型，用于提高手写数字识别的精度。

2.针对手写数字的特点，设计了一种新的数据增强方法，以增强模型的泛化能力。

3.通过实验验证了所提出的方法的有效性，并在公开数据集上取得了较好的识别结果。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 郭家宝,张文生,段艳杰,等. 基于改进lenet-5的手写体数字识别[j]. 科学技术与工程,2021,21(35):16934-16940.

[2] 周飞燕,金林鹏,董军. 卷积神经网络在手写数字识别中的应用研究[j]. 计算机工程与应用,2018,54(13):148-152.

[3] 张帆,张凯,李俊. 基于深度卷积神经网络的手写数字识别研究[j]. 计算机工程与应用,2020,56(08):163-169.