1. 毕业设计（论文）主要内容：

OCR（光学字符识别技术）的应用非常广泛，HWNR（手写数字识别）是OCR的一个重要分支，也是其他各分支的发展与进阶的基础。人工智能目前发展迅速，在各个领域都有很好的应用前景。

本课题要求掌握Python语言，研究相应的人工智能算法并应用于手写数字识别中，用Python语言设计手写数字识别程序，实现实际的识别，实验并进行性能分析。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1、 调研，学习python语言的基本语法与开发环境，了解手写数字识别算法的国内外发展现状，明确研究内容、技术路线，完成开题报告。阅读的参考文献不少于15篇（其中近五年外文文献不少于3篇)。

2、 设计并编写机器学习相关算法的底层实现方法的函数；

3、 设计并编写深度学习相关算法的底层实现方法的函数；

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

1~3周：调研，完成开题报告。

4~6周：熟悉python语言的基本语法和相关的库函数。

7周：了解手写数字识别的算法原理与相关的研究进展。

4. 主要参考文献

[1] 陈玄，朱荣，王中元．基于融合卷积神经网络模型的手写数字识别．计算机工程 2017 第11期 p187-192 1000-3428

[2] 田绍兴，陈劲杰．基于knn 的手写数字的识别．农业装备与车辆工程 2017 第55卷 第10期 p96-97，100 1673-3142

[3] 张黎，刘争鸣，唐军．基于bp神经网络的手写数字识别方法的实现．automation amp; instrumentation 2015年第0卷第6期 p169-190