基于神经网络的手写数字识别

• 作者: 杨宇轩
• 来源期刊: 通讯世界
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 手写数字 识别
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 通信设计与应用
• 页码范围: 1-3
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.43
• 字数: 2420字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4222.2019.12.002

摘要

随着计算机科学技术和现代信号处理技术的快速发展,得到了长足的发展的神经网络在图像处理方面得到了广泛的应用,并取得了不菲的成绩.以手写体数字图像为研究对象,通过设置神经网络模型对研究目的对象进行学习和训练等多方面进行介绍,并通过MATLAB软件仿真实现了对手写数字识别测试任务.实验结果表明本文所设置的神经网络的数字正确识别率约为93％,可以认为该神经网络取得了良好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宇轩		1	1	1.0	1.0