1. 毕业设计（论文）的内容和要求
1．设计（论文）内容
手写体数字的识别虽然只有10个字符,但其笔划是构成其他字符的基础,因此对其进行识别的方法可以推广到较复杂字符的识别上.同时,手写体数字识别系统也有其现实应用.比如邮政编码识别,票据处理等,而且这些应用对其识别精度要求比较高,因此,对手写体数字识别的研究,除了可以作为字符识别的先行研究之外,还有实际应用.在平常生活中，我们经常会遇到具有噪声干扰的字符数字的识别，比如要求识别字体模糊不清，难以辨认的汽车车牌等，如何从这些残缺不全的信息中提取完整的信息，是非常关键的技术，在邮政，交通，票据方面都有非常高的应用价值，用神经网络进行字符的识别是常用的方法.
数字识别分为图像处理模块和模式识别模块，在模式识别部分，首先把图像处理部分所得到的特征值输入到训练好的神经网络，然后用训练好的神经网络对提取出来的字符特征值进行识别，最后得到要识别的数字。本课题利用Matlab软件建立一种神经网络识别模型；对不同噪声的数字进行识别测试，要求有较高的准确率。
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2. 参考文献
[1] 牛慧娟，汪森霖. 基于神经网络的带噪声英文字母和数字识别[J]. 研究与开发, 2008, 10: 59-63.
[2]柳回春，马树兀，吴平东，等.手写体数字识别技术的研究[J].计算
机工程，2003,29（4）：24-61.
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