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（OCR）领域的重要分支，一直是模式识别领域的热点研究课题，其在文档分析、票据识别、智能交通等方面具有广泛的应用价值。
近年来，深度学习的兴起为手写数字识别领域带来了突破性的进展。
特别是卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征提取能力和对图像平移、旋转、缩放的不变性，在手写数字识别任务中取得了显著成果，展现出巨大的应用潜力。
2. 本选题国内外研究状况综述
手写数字识别作为模式识别的经典问题，多年来受到国内外学者的广泛关注。
早期研究主要集中在模板匹配、统计模式识别等传统方法上。
近年来，随着深度学习的兴起，卷积神经网络以其强大的特征学习能力和对图像变形处理的鲁棒性，逐渐成为手写数字识别领域的主流方法。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将针对手写栅格数字识别的特点，研究基于卷积神经网络的识别方法，主要内容包括以下几个方面：
1.数据集选择与处理：选择合适的手写栅格数字数据集，并对数据进行预处理，如图像归一化、去噪、分割等，以提高数据的质量和模型训练效率。
2.卷积神经网络结构设计：研究不同卷积神经网络结构对识别性能的影响，设计合适的网络模型，并对网络参数进行优化调整，以提高模型的识别精度和泛化能力。
3.模型训练与优化：采用合适的优化算法对模型进行训练，并对训练过程进行监控和调整，以防止过拟合现象，提高模型的鲁棒性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究方法，结合理论分析和仿真实验，对基于卷积神经网络的手写栅格数字识别方法进行深入研究。
具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解手写数字识别和卷积神经网络领域的最新研究进展、主要方法和技术路线，为研究方案的设计提供理论依据。
2.数据集准备阶段：选择合适的手写栅格数字数据集，如MNIST、USPS等，并对数据进行预处理，包括图像归一化、去噪、分割等，以提高数据的质量和模型训练效率。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对手写栅格数字的特点，提出一种改进的卷积神经网络模型。
通过引入新的网络结构或优化现有网络结构，提高模型对不同书写风格和噪声干扰的鲁棒性，进一步提升手写栅格数字的识别精度。
2.研究数据增强方法对识别性能的影响，提出一种有效的数据增强策略。
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] 张帆,王春玲,王洋.基于改进LeNet-5的手写数字识别算法研究[J].计算机工程与应用,2021,57(17):157-163.
[2] 刘硕,孙俊.改进卷积神经网络的手写数字识别[J].计算机工程与应用,2021,57(13):185-191.
[3] 黄宝.基于CNN的手写数字识别算法研究[J].信息技术与信息化,2021(05):58-61.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
