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基于神经网络的数字识别研究与系统构建.doc

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题目名称：基于神经网络的数字识别研究与系统构建

摘要

伴随着科技进步，人工智能更多的走入了我们的生活，数字识别作为基础性的研究理论被广泛应用。本文通过介绍运用神经网络构建数字识别系统的方法及过程，阐述了人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork)的基本概念、理论基础、应用场景、模型构建方法及训练手段，并结合本次毕业设计中数字识别的特点运用误差逆向传播算法进行训练。在使用本模型进行识别前，首先要对图像进行一定的预处理，其中主要步骤包括灰度化、二值化、梯度锐化、去除噪声、分割字符、归一化、重排字符等一系列图像处理工作；在确定BP网络的输入

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