1. 本选题研究的目的及意义
手写字识别作为人工智能领域的重要分支，其研究对模式识别、图像处理等领域的发展具有重要的推动作用。
近年来，随着深度学习技术的兴起，手写字识别技术取得了突破性进展，并在文档处理、智能交互等领域得到广泛应用。
本选题旨在研究基于FPGA的手写字识别神经网络实现方法，利用FPGA的高效并行计算能力和低功耗特性，实现高速、低功耗的手写字识别系统，为该技术的实际应用提供新的解决方案。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，手写字识别技术发展迅速，各种识别算法层出不穷，其中基于神经网络的算法表现最为突出。
卷积神经网络(CNN)由于其强大的特征提取能力，在手写字识别领域取得了显著成果。
与此同时，FPGA作为一种并行计算能力强、功耗低的硬件平台，被广泛应用于加速神经网络的推理过程。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要内容是研究基于FPGA的手写字识别神经网络实现方法，并设计和实现一个高效的硬件系统。
具体内容包括：
1.研究手写字识别神经网络模型，选择合适的网络结构，并对其进行优化，以提高识别精度和效率。
2.研究FPGA平台上的神经网络量化和优化方法，将浮点型神经网络模型转换为定点型模型，并进行模型压缩，以减少FPGA资源占用。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真验证和实验测试相结合的研究方法，逐步推进研究工作：
1.首先，进行文献调研，了解手写字识别、神经网络和FPGA技术的研究现状，分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础。
2.其次，研究适用于FPGA平台的手写字识别神经网络模型。
在现有神经网络模型的基础上，对其进行优化和改进，使其在保证识别精度的同时，降低计算复杂度和资源消耗，以满足FPGA平台的资源限制。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种适用于FPGA平台的高效手写字识别神经网络模型。
该模型将针对FPGA平台的特性进行优化，在保证识别精度的同时，降低计算复杂度和资源消耗。
2.研究高效的神经网络模型量化和压缩方法，将浮点型神经网络模型转换为定点型模型，并在FPGA平台上实现模型压缩，以减少资源占用，提高系统处理速度。
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.孙永杰,陈光梦,李晓维,等.基于FPGA的卷积神经网络加速器设计与实现[J].电子技术应用,2021,47(12):77-82.
2.王宇,张帆,王永雄.基于改进CNN的手写数字识别算法[J].计算机工程与应用,2022,58(15):169-174.
3.刘洋,张春霞,李晓辉.基于CNN的手写汉字识别方法研究[J].计算机工程与应用,2023,59(01):207-213.
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