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2018年第1期信息通信2018 (总第181 期）INFORMATION & COMMUNICATIONS (Sum. N o 181)基于改进LeNet-5模型的手写数字识别邓长银，张杰(成都信息工程大学通信工程学院，四川成都610225)摘要：在卷积神经网络的基础上改进了 LeNet-5模型，建立了更适合于手写数字识别的神经网络摸型，并对改进后的模 型及网络训练识别过程进行了详细介绍。
将改进后的模型用M NI S T字符数据库进行验证,分析了不同卷积层特征图数 量、每批次训练数等参教对最终识别性能的影响，并与几种常用识别方法进行比对。
通过结果可看出，改进后的新型网 络结构简单，识别度高，识别速度快，具有鲁棒性好，泛化能力强等优点。
说明改进后的神经网络模型对手手写数字具有 推■好的识别性能，能满足实际应用需求。
关键词:深度学巧；卷积神经网络;LeNet-5模型;手写数字;识别性能中图分类号:TP183 文献标识码:A文章编号:1673-1131(2018)01-0109-04Handwritten Numeral Recognition Based on Improved LeNet-5 ModelDeng Changyin, Zhang Jie(c o l l e g e of communication eng ineering,Chengdu University of I nformation Technology,Chengdu,China,61022S)Abstract:Based on t h e convolution n e u ra l network,f he LeNet-S model i s improved,and the n eural network model which i s more s u i t a b l e f o r handwritten numeral r e cog n iti o n i s e s t a b l i s h e d.The improved model and t h e netwOTk t r a i n i n g r e cog nitio n proc e s s a r e intr od uced i n de t a i l.The improved model i s val i d a t e d by MNIST c h a r a c t e r databas e,and t h e inf l u e n c e of p arameterssuch a s t he number of d i f f e r e n t volume maps and the number of t r a i n i n g per batch on the f i n a l r e cog nitio n performance i s a n a lyzed and compared with s e v e r a l commonly used i d e n t i f i c a t i o n methods.Through fhe r e s u l t s can be seen,fhe improved new n e twork s t r u c t u r e i s simple,high re c o g n i t i o n,re co g n i t i o n speed,with good robus tne ss,g e n e r a l i z a t i o n a b i l i t y and so cm.I t shows t i i a t the improved n e u r al network model has a good r e cog n iti o n performance f o r handwritten numerals,which can meet the pract i c a l a p p l i c a t i o n requirements.Key words:Deep Learning;Convolution n e u ra l network;LeNet-5 model;Handwritten numbers;Recognition performance0引言手写数字识别是一种利用计算机以及一些识别设备自动 辨认手写阿拉伯数字的•该财在大规模_统计，财鎌表、银行支票等金融领域中。
基于模式识别的手写体数字识别技术研究手写体数字识别技术是一项关键的人工智能技术，它在日常生活中得到了广泛应用。
本文将研究基于模式识别的手写体数字识别技术，通过深入分析现有的研究成果，总结这一技术的原理、方法和应用，并探讨其存在的挑战和未来发展方向。
一、手写体数字识别技术的原理手写体数字识别技术的原理是模式识别。
它通过分析手写数字的笔画特征和形状，提取出数字的特征向量，并将其与已有的数字模板进行比对和匹配，最终确定数字的类别。
手写体数字识别技术的关键是构建有效的特征提取和匹配算法。
二、手写体数字识别技术的方法手写体数字识别技术的方法可以分为两个主要步骤：预处理和特征提取。
预处理阶段主要包括图像二值化、降噪和分割等操作，旨在提高图像质量和准确性。
特征提取阶段则是提取图像的特征向量，常用的方法包括经典的统计学特征提取法、基于神经网络的方法以及基于深度学习的方法等。
三、手写体数字识别技术的应用手写体数字识别技术具有广泛的应用前景。
首先，它可以应用于邮政和快递行业，自动识别信件和包裹上的手写数字，提高处理效率和准确性。
其次，手写体数字识别技术还可以用于银行和金融机构，实现自动化的支票和票据处理。
此外，它还可以应用于教育领域，用于批改学生的试卷和作业。
四、手写体数字识别技术存在的挑战尽管手写体数字识别技术已取得了一些进展，但仍然存在一些挑战。
首先，手写体数字的多样性和变异性导致了识别的复杂性。
不同人的手写风格差异较大，需要建立较大规模的数字模板库以适应各种手写样式。
其次，噪声和干扰也会对手写体数字的识别造成干扰，需要提出更加鲁棒和稳健的算法。
此外，手写体数字的识别速度也需要进一步提高，以满足实时识别的需求。
五、手写体数字识别技术的未来发展方向随着人工智能技术的不断发展，手写体数字识别技术也将得到进一步的改进和推广。
未来，手写体数字识别技术有望结合高级机器学习算法，如卷积神经网络和循环神经网络，实现更高的准确性和鲁棒性。
基于深度学习的手写体数字识别方法研究摘要：手写体数字识别一直是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
随着深度学习的兴起，基于深度学习的手写体数字识别方法也得到了广泛关注。
本文将探讨基于深度学习的手写体数字识别方法的研究现状，并介绍几种常用的方法。
引言：随着数字化时代的到来，手写体数字识别技术在各个领域起着重要的作用。
尤其在自动化、金融、安全等领域，手写体数字识别可以提高工作效率和准确性。
传统的手写体数字识别方法依赖于手工提取特征和分类器的设计，但由于手写体数字的多样性和复杂性，传统方法往往难以达到较高的识别准确率。
而基于深度学习的手写体数字识别方法具有强大的自适应学习能力和良好的泛化性能，因此在近年来受到了广泛的研究和应用。
1. 深度学习在手写体数字识别中的应用深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和工作原理的机器学习方法。
它通过多层神经网络进行特征的自动抽取和分类，具有很强的表达能力和非线性建模能力。
在手写体数字识别中，深度学习方法能够有效地捕捉到手写数字的细节特征，提高识别准确率。
同时，深度学习方法还能够自动学习特征表示，减少特征工程的工作量，提高了算法的通用性和可扩展性。
2. 基于深度学习的手写体数字识别方法研究现状目前，基于深度学习的手写体数字识别方法主要包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等。
CNN是一种特别适用于图像识别任务的深度学习模型，通过多层卷积和池化操作，可以提取图像中的局部特征和全局特征，从而实现手写数字的识别。
而RNN则通过自身的循环结构可以对手写数字的序列和上下文进行建模，提高了识别的准确性。
3. 深度学习方法在手写体数字识别上的实验结果针对手写体数字识别任务，我们使用了基于深度学习的方法进行实验，并与传统的方法进行对比。
实验结果表明，基于深度学习的手写体数字识别方法在准确率和鲁棒性方面明显优于传统方法。
基于深度学习的手写体数字识别研究与实现自动手写体数字识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
在实际应用中，自动手写体数字识别技术可以广泛应用于银行、保险、学术研究和人机交互等领域。
目前，深度学习算法在手写体数字识别方面已经取得了很大的进展，本文将介绍基于深度学习的手写体数字识别研究与实现。
一、手写体数字识别的基础知识手写体数字识别是将手写的数字字符图像转化为数字字符的过程。
传统的手写体数字识别技术主要包括特征提取、分类器设计和分类模型的训练三个阶段。
其中，特征提取是指从原始的手写数字图像中提取一些用于判别数字的特征，这些特征可以是像素点、直线、曲线、几何形状等。
分类器设计是指根据提取的特征，选择一个合适的分类器来进行数字分类。
而分类模型的训练则是通过大量手写数字数据对分类器进行训练，从而提高分类器的分类能力。
二、基于深度学习的手写体数字识别方法近年来，深度学习算法在计算机视觉领域取得了很大的进展，尤其是在手写体数字识别方面。
基于深度学习的手写体数字识别主要涉及两种架构：卷积神经网络和循环神经网络。
卷积神经网络是一种前馈神经网络，主要用于处理具有网格状结构的数据，如图像、语音波形等。
卷积神经网络的设计灵感来源于生物视觉神经系统对视觉信号的处理方式。
在手写体数字识别方面，卷积神经网络可以有效地利用局部空间和时间相关性信息，从而提高数字分类的准确率。
循环神经网络是一种可以处理时序数据的神经网络，主要用于处理序列数据，如语音信号、文本数据等。
循环神经网络的设计灵感来源于生物神经系统对序列数据的处理方式。
在手写体数字识别方面，循环神经网络可以解决手写数字中的笔画连接问题，从而提高数字的识别率。
三、基于深度学习的手写体数字识别的实现基于深度学习的手写体数字识别需要大量的手写数字数据进行训练，训练数据的规模对模型的准确率影响很大。
一般来说，越多的训练数据可以获得越好的模型效果。
训练数据的获取可以通过自己的手写数字数据集、公开数据集和网络爬虫等方式来实现。
基于机器学习模型的手写数字识别作者：黄志超乔振华来源：《电脑知识与技术》2019年第33期摘要：手写数字识别是将人手写的0-9十个数字识别出来的一个过程，本文首先分别使用逻辑斯蒂回归算法和支持向量机算法对提取出特征向量的图片进行训练，建立模型;其次，针对不同的样本数测试以上两个模型的准确性;最后通过Py-thon3.7实验仿真，实验结果表明，这两种模型的识别的准确率较高。
关键词：手写数字识别;逻辑斯蒂回归;支持向量机中图分类号：TP18 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2019）33-0215-031概述随着信息全球化时代的到来，互联网技术数字化加速发展，人工智能已称为当今世界最为前沿的热点方向之一。
人工智能技术已渗入到生活的方方面面。
手写数字识别技术属于人工智能范畴，手写数字识别是一种传统的数字识别技术，而数字识别技术又是一个典型的模式识别问题。
模式识别使用计算机算法对图像进行自动处理和判读，自动模式识别由机器自动进行模式识别，无须人为干涉。
随着大数据的兴起，像邮政、金融等这些行业由于手写的数据较多、数据量庞大且对数据的准确性要求较高，因此，急需一个能准确高效自动识别手写数字的方法。
虽然数字是由0～9十个数字，但是每个人的书写方式和习惯差别较大，写法截然不同，且很多数字自身相似度较高，因此，想要准确识别出每个手写数字还是存在一定难度的。
2基于机器学习模型的手写数字识别原理本文的手写数字识别方法可分为两个过程与三个步骤，两个过程分别是：训练（学习）与测试（识别），如图1所示，三个步骤是：1）生成手写数字样本库;2）特征提取;3）模型训练和测试。
2.1LR（Logistic Regression）原理LR（逻辑斯蒂回归）是一种线性分类模型，采用Sigmoid函数作为后验概率分布函数来对输人数据集进行分类，除了可用于解决二分类问题，同时也可用于解决多分类问题。
该算法计算量小，易于实现，既能应用于分布式场景，也能应用于在线实施场景，其基本原理如下：3实验过程与结果3.1实验过程通过Pvthon3.7实验仿真手写数字识别，手写数字识别主要以下三个步骤：生成手写数字样本库、特征提取、模型训练和测试。
基于深度学习的手写数字识别模式识别技术手写数字识别一直是模式识别技术领域的一个重要研究课题。
随着深度学习的兴起，基于深度学习的手写数字识别模式识别技术逐渐成为主流。
本文将介绍深度学习在手写数字识别中的应用，并围绕模式识别技术展开探讨。
一、手写数字识别问题的挑战手写数字识别一直被认为是一项具有挑战性的任务。
由于每个人的书写习惯和风格不同，同一个数字在不同的人手中可能呈现出不同的形状和样式。
这给手写数字识别带来了许多困难。
传统的机器学习方法在处理这种异构性数据时效果不佳，因此需要寻找更加强大的模式识别技术。
二、深度学习在手写数字识别中的应用深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，具有强大的特征提取和模式识别能力。
在手写数字识别中，深度学习通过构建多层神经网络模型，实现对手写数字的高效识别。
1. 数据预处理在使用深度学习进行手写数字识别之前，需要对数据进行预处理。
常用的预处理方法包括数据清洗、图像增强、特征提取等。
这些步骤可以提高模型的鲁棒性和准确性。
2. 构建神经网络模型构建适合手写数字识别的神经网络模型是深度学习中的关键环节。
常用的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
这些模型能够对输入的手写数字图像进行特征提取和抽象，从而实现更加准确的识别。
3. 模型训练和优化在构建好神经网络模型后，需要使用大量的标注数据对模型进行训练。
通过反向传播算法和梯度下降等优化方法，可以不断调整模型参数，提高模型的准确率和泛化能力。
4. 模型评估和测试在模型训练完成后，需要对模型进行评估和测试。
常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率等。
同时，还需要使用未标注的测试数据对模型进行测试，验证模型的泛化能力和鲁棒性。
三、深度学习模式识别技术的优势相比传统的机器学习方法，基于深度学习的手写数字识别模式识别技术具有以下几个优势：1. 自动化特征提取深度学习模型可以自动从原始数据中学习到更高层次的特征表示。
基于机器学习的手写数字识别算法研究在数字化时代的今天，数字在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
数字技术也在不断地进步，从最初的计算机，到今天的人工智能，数字技术一直在发生变革。
其中，机器学习这一技术的迅速发展，让我们可以更加准确地识别和分类数字，而手写数字识别算法则是其中的重要应用之一。
本文将对基于机器学习的手写数字识别算法进行研究和探讨。
一、手写数字识别算法的研究背景手写数字识别算法可以应用于很多领域，例如银行的支票识别、邮政递送的邮件自动分拣等等。
但是，手写数字识别算法的实现并不是一件易事，特别是对于人工智能的初学者来说更加困难。
因此，我们需要一种简单而有效的手写数字识别算法来解决这个问题。
机器学习可以帮助我们实现这个目标。
二、机器学习的基本原理机器学习是人工智能领域的一个重要的分支，它利用算法和模型来分析和解释数据，从而使机器自主学习，控制和优化。
机器学习不同于传统的程序，它可以自动调整其行为，找到潜在的模式和规律，从而实现对数据的分类和预测。
机器学习主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三种。
监督学习将训练数据集中输入和输出之间的关系作为基础，从而构建模型来对新输入进行分类或者预测。
无监督学习则是不需要对数据进行预设的类别或者结构，从而使模型自主处理数据的分类和预测问题。
强化学习则是在一定的环境中，通过与环境的交互来学习如何向有效的方向进行决策。
三、手写数字识别算法的实现思路为了实现手写数字识别，我们需要先获得可以用于训练的手写数字数据集。
手写数字数据集包含从0到9的数字的手写图像，我们可以使用一些公开的数据集，例如MNIST手写数字数据集。
接下来，我们需要对数据进行预处理，将其转换为数字特征向量。
在接下来的实现中，我们选择使用K近邻算法来识别手写数字，它是一个简单而高效的分类算法。
具体实现思路如下：1.获取训练数据集从公开数据集获取样例手写数字，构成特征向量个数为n，类别个数为c的样本集合。
基于机器学习的手写数字识别研究与实现随着人工智能技术的不断发展，机器学习应用越来越广泛，其中手写数字识别技术是比较基础的一个领域。
手写数字识别技术能够在各种场景下帮助我们快速准确地识别手写数字，例如银行支票识别、智能表单填写等。
随着智能设备的普及，手写数字识别技术将得到更广泛的应用。
一、手写数字识别的原理手写数字识别技术利用计算机视觉和机器学习的方法识别手写数字。
首先将手写数字图像转换为数字信号，然后通过数字信号的特征来识别数字。
数字信号通常表示为一个矩阵，矩阵的每个元素表示一个像素点，像素点的灰度值表示该点的颜色深度，因此手写数字识别的过程可以看作是将一张数字图片转换为一组数字。
二、手写数字识别的方法手写数字识别有很多方法，其中常见的有传统的模板匹配法、神经网络法和支持向量机法。
而在近年来，深度学习方法也逐渐应用于手写数字识别领域，例如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）等算法。
模板匹配法是将待识别的数字图像与预先设定的模板图像进行比较，如果两者相似度很高就认为是同一数字。
这种方法需要预先设定模板图像，因此适用于单一的数字识别。
神经网络法和支持向量机法则是建立一个分类模型，在进行数字识别时利用该模型对数字图像进行分类。
神经网络是一种模拟大脑神经系统的算法，它利用多层神经元对数据进行特征抽取和分类；支持向量机是一种用于分类、回归和异常检测的算法，通过在高维空间中寻找一个最优分类面来实现分类。
卷积神经网络是一种通过层次化特征学习来实现数字识别的神经网络算法。
它采用多层卷积层和池化层来对输入数据进行特征学习，并使用全连接层进行分类。
卷积神经网络具有良好的特征提取和分类能力，因此在目标识别领域取得了较好的成绩。
三、基于机器学习的手写数字识别实现本文以卷积神经网络为例，介绍基于机器学习的手写数字识别的实现过程。
1、数据集获取首先需要获取手写数字数据集。
MNIST数据集是经典的手写数字数据集，包含60000张训练图像和10000张测试图像，每张图像都是28*28像素的灰度图片。
2019年第3期 信息通信2019(总第 195 期）INFORMATION&COMMUNICATIONS(Sum.N o 195)基于改进的LeNet-5手写数字识别研究尹晓伟\王真真孟庆林2,陈书旺1(1.河北科技大学，信息科学与工程学院；2.河北经贸大学,信息技术学院，河北石家庄050018)摘要：针对手写数字图像的特点，改进了传统LeNet-5卷积神经网络模型。
首先使用双线性插值方法对M N IST数据集 图像进行预处理，使用预处理后的图像数据训练改进的LeNet-5模型，在M N IST测试集正确率达到99.21%。
此外，还 将M N IST测试集与部分训练集互换，对模型进行交叉检验，交叉检验正确率达到99.17%。
实验证明，改进的LeNet-5在 手写数字识别上有较好的准确性能。
关键词:LeNet-5;卷积神经网络;M NIST;手写数字识别中图分类号:TP391.1 文献标识码:A文章编号：1673-1131(2019)03-0017-02〇引言2双线性插值图像预处理手写数字识别在计算机视觉领域占有非常重要的地位。
是利用现有计算机技术及摄像头等设备，对日常生活中手写 阿拉伯数字进行辨识的过程。
在财务处理、金融管理、税务管 理等领域应用广泛。
由于人工手写数字笔体不一，使得计算 机进行智能识别时准确率较低。
例如在处理日常银行支票或 识别邮政编码时，极其微小的错误将会造成巨大的损失。
因 此，手写数字识别最重要的任务是提高识别准确率[1]。
卷积神经网络在手写数字识别中应用极为广泛，且其性 能也较为优良。
LeNet-5卷积神经网络在图像识别领域也应用极多,但针对手写数字图像的特点，由于像素大小要求较低, 原始的LeNet-5模型识别时容易产生过拟合现象，迁移识别时 易发生识别错误。
本文将LeNet-5加以改进，首先对MNIST 数据集图像进行双线性插值操作，将插值后的图像转换为数 据文件进行训练与测试，有效提高了手写数字识别准确率[2]。
总第254期2010年第12期计算机与数字T程C om p ut er&D i gi t al Engi nee r i ngV oL38N o．1233一种改进的G A-B P算法在手写体数字识别的应用研究+王勇(江苏科技大学张家港校区张家港215600)摘要在分析G A-B P算法不足的基础上，通过对G A算法中的相应算子进行改进设计，从而有效避免了G A算法中的出现局部次优的情况，并把G A算法产生的最优个体作为B P神经网络的连接权值和阈值，应用于手写体数字识别过程中。
实验结果表明，改进的G A—B P算法可以提高B P网络的学习速度和识别效果。
关键词G A-B P算法；遗传算子改进；手写体数字识别中图分类号T P301．6A n I m pr oved G A—B P A l gor i t hm t oH andw r i t t en N um e r al R ec ogni t i on A ppl i cat i onW ang Y ong(Z hangj i a ga ng C am pus，J i angsu U ni ver s i t y of S c i e nce and Tec hnol ogy，Zhangj i a ga ng215600)A bst m gt A f t er t he anal y si s of i ns uf f ici ent i n t he G A-B P al gori t hm，by G A al gori thm i n t he c or r e s pondi ng op er at or s t o i m prove t he des i gn，ef f ect i vel y avo i di ng G A al gor i t hm i n a par t i al sub-opt i m al si t uat i on and t he G A al gori thm pr oduc e d t he bes t i ndi vi dual as t he B P neu r al net w ork connect i on w ei gh t s a nd t h r esh ol d s，appl i ed t O hand w r i t t e n di gi t r e cog ni t i on process．Exper i m e nt al r esul t s s how t hat t he i m proved G A-B P al gori thm c a n i m prove t he l ear ni ng spee d of B P ne t w or k a nd i de nt i fi ca—t i o n．K eyW or ds G A—B P a l gor i t hm。
