1. 本选题研究的目的及意义
手写数字识别作为光学字符识别领域的重要分支，在票据自动化处理、邮政编码自动识别、手写文档数字化等方面具有广泛的应用价值。
因此，对手写数字识别的研究具有重要的现实意义。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
手写数字识别一直是模式识别领域的热点研究问题，近年来，深度学习的兴起为该领域带来了新的突破。
1. 国内研究现状
国内学者在深度学习手写数字识别方面取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.深度学习基础：介绍深度学习的基本概念、原理和常用模型，如卷积神经网络、循环神经网络等，为后续研究奠定理论基础。
2.手写数字识别概述：介绍手写数字识别的研究背景、意义、应用领域以及常用的数据集，如MNIST、USPS等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解手写数字识别和深度学习的最新研究进展，为研究方向的确定和研究方法的选择提供参考。
2.数据集选择与预处理：选择常用的手写数字识别数据集，如MNIST、USPS等，并对数据集进行预处理，包括图像归一化、去噪、分割等，以提高模型训练的效率和准确率。
3.深度学习模型构建：选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，设计网络结构，确定模型参数，并使用预处理后的数据集对模型进行训练。
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.模型结构优化：针对现有深度学习模型在手写数字识别任务上的不足，本研究将探索新的模型结构优化方法，例如，引入注意力机制、多尺度特征融合等，以提高模型对不同手写数字特征的提取和表达能力。
2.数据增强策略：为了解决手写数字数据集样本量有限的问题，本研究将探索新的数据增强策略，例如，基于生成对抗网络（GAN）的数据增强、基于弹性形变的数据增强等，以扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。
3.超参数优化：深度学习模型的性能对超参数设置非常敏感，本研究将探索新的超参数优化方法，例如，基于贝叶斯优化的超参数自动搜索、基于强化学习的超参数自动调整等，以寻找最优的超参数组合，最大限度地发挥模型的性能。
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]杨建莹,李晓光,张学工.基于深度学习的手写数字识别研究进展[J].计算机应用研究,2017,34(10):2921-2928.
[2]张广鹏,王坤,王金龙,等.基于深度学习的手写数字识别研究[J].计算机工程与应用,2018,54(01):200-204 209.
[3]刘洋,刘建伟,罗雄麟.基于深度学习的手写数字识别[J].计算机工程与设计,2017,38(04):989-993.
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