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1. 1. 毕业设计（论文）的内容、要求、设计方案、规划等

开发环境不限，采用BP全连接的多层神经网络，隐含层层数和神经元个数也不限，建议采用MNIST数据集进行训练和测试，要求训练准确率达到95%，测试准确率达到92%即可。

建议BP算法一开始学习率可以取常数如0.1等，如收敛过慢可调整，然后再取变化的学习率重新训练加以比较。

2. 参考文献（不低于12篇）

1.m rajnoha ， r burget ， mk dutta，handwriting comenia script recognition with convolutional neural network，international conference on telecommunications , 2017 :775-779。

2.cc tappert ， cy suen ， t wakahara，the state of the art in online handwriting recognition，ieee computer society , 1990 , 12 (8) :787-808

3.许宜申 ， 顾济华 ， 陶智 ， 吴迪 ， 朱明诚，基于改进bp神经网络的手写字符识别，《通信技术》 , 2011 , 44(5) :106-109。