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基于BP神经网络的手写数字识别系统研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-17页
   ·手写数字识别技术的研究现状和发展第8-9页
   ·图像识别第9-12页
     ·模式识别与图像识别第9-12页
     ·图像识别的应用第12页
   ·神经网络第12-15页
     ·神经网络的发展概述第13-14页
     ·神经网络的特点第14-15页
     ·神经网络的应用第15页
   ·本文的主要内容第15-17页
第二章 图像采集与图像预处理第17-33页
   ·图像采集第17-23页
     ·VFW简介第17-19页
     ·用Visual C++6.0实现VFW的图像采集第19-23页
   ·图像预处理第23-30页
   ·特征选择和提取第30-33页
第三章 神经网络第33-44页
   ·神经网络概述第33-37页
     ·神经网络的基本概念第33-34页
     ·人工神经元模型第34-37页
   ·神经网络的结构及工作方式第37-41页
     ·神经网络的结构第37-38页
     ·神经网络的学习第38-39页
     ·神经网络的学习规则第39-41页
   ·感知器神经网络模型第41-44页
     ·单层感知器第41-43页
     ·多层感知器第43-44页
第四章 基于BP神经网络的手写数字识别系统的设计第44-60页
   ·BP神经网络简介第44-45页
   ·手写数字识别的BP神经网络设计第45-54页
     ·BP神经网络各层神经元数目的确定第47-49页
     ·BP神经网络相关参数的确定第49-51页
     ·BP神经网络的学习算法第51-54页
   ·BP神经网络的改进第54-60页
     ·BP神经网络的局限性第54-55页
     ·BP神经网络参数的改进第55-60页
第五章 软件系统与实验第60-66页
第六章 结论第66-67页
参考文献第67-70页
致谢第70页

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