论文部分内容阅读
随着人工智能时代的到来,科研人员都开始思考如何提高现有的信息处理技术.改善手写体数字的识别效果对信息技术发展有很大的推动作用.卷积神经网络(CNN)是近年发展起来的一种高效识别方法,是多层感知机的一个变种模型,也是对BP神经网络的优化.本文提出了一种基于CNN神经网络的手写体数字自动识别方法,利用从学习样本中提取的特征向量对分类器进行训练,并实现了分类识别.本文重点阐述了支持神经网络的基本原理和该方法的实现过程,实验结果表明基于卷积神经网络的识别方法具有较好的效果.