毕业论文基于机器学习的手写体数字识别.docxVIP

分类号：密级：公开

学校代号：10538学号：

本科毕业（学士学位）设计

基于机器学习的手写体数字识别

毕业设计原创性声明

本人郑重声明：所呈交的设计是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本设计不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

学生签名： 日期：20年月日

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本毕业设计作者完全了解学校有关保留、使用设计的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交设计的复印件和电子版，允许设计被查阅和借阅。本人授权可以将本设计的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本设计。

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2、不保密。

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学生签名： 日期：20年月日

导师签名： 日期：20年月日

基于机器学习的手写体数字识别

摘要

手写字体数字识别是计算机视觉和模式识别领域的一个重要研究方向。它在邮政编码排序、银行支票处理以及文档自动阅读等多个实际应用中具有广泛的需求。本研究旨在通过K近邻（KNN）算法，实现对手写数字的高效准确识别。首先，本文概述了手写数字识别的背景与研究意义，并对国内外在该领域的研究现状进行了系统的回顾。接着，详细介绍了研究所采用的Python编程语言以及KNN、支持向量机（SVM）、决策树和随机森林算法的基本原理。在系统设计与实现部分，提出了一套完整的数据集构建与预处理方案，并分别构建了基于KNN、SVM、决策树和随机森林的手写体数字识别模型架构。同时，对训练策略与参数优化进行了深入探讨，并设计了一系列实验以验证各模型的有效性。实验结果表明，所提出的模型在标准数据集上达到了较高的准确性，并通过对比分析不同算法在不同参数设置下的识别效果，进一步优化了性能。最后，本文总结了研究成果，并对未来的研究方向和可能的改进措施进行了展望。

关键词：手写数字识别；CNN算法；模式识别；机器学习

Handwrittendigitrecognitionbasedonmachinelearning

Abstract

Handwrittenfontandnumberrecognitionisanimportantresearchdirectioninthefieldsofcomputervisionandpatternrecognition.Ithasawiderangeofpracticalapplicationssuchaspostalcodesorting,bankcheckprocessing,andautomaticdocumentreading.ThisstudyaimstoachieveefficientandaccuraterecognitionofhandwrittendigitsthroughtheK-nearestneighbor(KNN)algorithm.Firstly,thisarticleprovidesanoverviewofthebackgroundandresearchsignificanceofhandwrittendigitrecognition,andsystematicallyreviewsthecurrentresearchstatusinthisfieldbothdomesticallyandinternationally.Next,adetailedintroductionwasgiventothePythonprogramminglanguageusedintheresearchinstitute,aswellasthebasicprinciplesofKNN,SupportVectorMachine(SVM),DecisionTree,andRandomForestalgorithms.Inthesystem