1. 毕业设计（论文）主要目标：
实现对具备不同特征手写汉字(通过粗细、书写转折、文字结构等特征进行判断)的判别功能。
汉字识别作为机器学习及深度学习的关键技术之一，是许多高新技术综合集成的载体。它体现了统计学、机器学习、深度学习及计算机技术于一体的综合技术，是未来汉字识别研究的趋势。分析脱机手写汉字识别中遇到的种种问题，将深度学习的方法应用到脱机手写汉字识别问题中进行深度研究，对汉字方向识别和发展具有非常重要的意义。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
1. 以不同的书写方式或不同人的书写作品进行图片相应处理之后，作为神经网络输入数据。
2.深度学习网络结构的输入层神经元、隐藏层神经元、输出层神经元个数具体给出，以及初始网络随机权值具体给出。
3.通过实验给出训练样本的分类结果， 选取部分数据输入训练好的网络权值进行测试分类，表明神经网络方法的实用性和可靠性。
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3. 主要参考文献
[1]lanGoodfellow,YoshuaBengio,Aaron Courville. 深度学习[A].2017.
[2]周志华. 机器学习[A].2016.
[3]李航. 统计学习方法[A].2012.
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