1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，手写数字识别作为模式识别领域的重要分支，已经广泛应用于金融、邮政、医疗等领域。

研究目的：本选题旨在研究基于bp神经网络的手写数字识别算法，通过比较不同网络结构、参数设置对手写数字识别性能的影响，寻求一种高效、准确的手写数字识别方法。

研究意义：本选题的研究成果不仅可以丰富手写数字识别技术的研究内容，还具有重要的应用价值。

2. 本选题国内外研究状况综述

手写数字识别作为模式识别领域的一个重要分支，一直受到国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在手写数字识别领域取得了一系列重要成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

研究手写数字识别的相关理论基础，包括特征提取方法、分类识别方法、常用数据集等。

深入研究bp神经网络的原理和算法，包括网络结构、学习算法、改进算法等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解手写数字识别技术的发展现状、研究热点和难点，以及bp神经网络的基本原理、算法和应用。

2.算法设计与实现阶段：数据预处理：对原始手写数字图像进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪、归一化等操作，以提高识别的准确率。

网络结构设计：根据手写数字的特点和识别要求，设计合适的bp神经网络结构，确定网络的层数、每层的神经元个数、激活函数等参数。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于将尝试结合多种优化算法来改进传统的BP神经网络，例如将遗传算法、粒子群算法等智能优化算法与BP神经网络相结合，以克服BP神经网络易陷入局部最优、泛化能力较差等缺点，提高手写数字识别的准确率和鲁棒性。

此外，本研究还将探索新的网络结构，例如引入卷积神经网络的思想，构建卷积BP神经网络模型，以提高对手写数字特征的提取能力，进一步提升识别性能。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 张帆, 周俊, 彭思诗, 等. 基于深度学习的手写数字识别方法综述[j]. 软件工程, 2022, 25(3): 11-14.

[2] 张浩, 谢维信, 吴青. 基于改进bp神经网络的手写数字识别[j]. 计算机工程与应用, 2021, 57(10): 234-240.

[3] 李静. 基于深度学习的手写体数字识别研究综述[j]. 信息与电脑, 2021(17): 12-15.