基于卷积神经网络的手写数字识别研究

随着科技的不断发展,卷积神经网络被广泛应用于各个领域之中,研究热点之一就是手写数字的识别。文章基于深度学习卷积神经网络,用MNIST数据集作为训练集和测试集,同时对卷积神经网络中的卷积层、池化层和全连接层以及激活函数进行介绍,并在Python的环境下输入手写数字图片,然后通过卷积神经网络经典模型运用到所提供的数据集进行效果识别,将卷积神经网络数据集进行训练,在训练好的卷积神经网络中取得了较好的实验效果,最终该手写数字识别实验准确精度可以达到99.1%。     

基于AP和BP神经网络算法的手写数字识别

针对现有的手写数字识别技术不适合大规模应用的问题,提出了一种基于AP和BP神经网络的快速手写数字识别算法。首先对预处理后的样本通过AP算法(affinity propagation)聚类消除冗余,重新构造样本空间;然后构造BP(误差反向传播)神经网络模型,学习测试集合样本。采用UCI机器学习数据库中的数据进行实验,结果表明,算法的识别正确率可达96.10%,高于BP神经网络算法的识别正确率94.88%,且执行时间约为后者的10%,具有较高的实用价值。     

数字字符识别技术及应用

本文总结了常用的图像分割方法,特别是针对手写数字字符特点而提出的相关方法。介绍了数字字符特征提取及特征融合技术,分析了数字字符识别中多种分类器的特点,比较了它们在手写数字识别和车牌识别中的准确性。     

OCR汉字识别技术

汉字识别技术（OpticalCharacterRecognition）即运用计算机系统自动识别印刷在纸上或手写在纸上的汉字，进而转换为计算机可以处理的国标区域码的技术。该技术已成为工程设计与施工单位在发展计算机应用特别是CMIS技术的推广应用中尤为关注的新技术之一。由于汉字的复杂性，其识别远难于英文、数字的识别。它涉及模糊数学、组合数学、统计决策理论、自动化、语言文字学、心理学以及生物学等学科，是综合技术发展的结果。我国在七十年代末开始这项技术的研究，至八十年代中期，可识别上万汉字，识别率在90%左右的一些系统已初步达到实用…     

基于TensorFlow手写数字识别模型设计与实现

在对TensorFlow展开分析的基础上,本文对手写数字识别模型的设计与实现方法进行了探讨,为关注这一话题的人们提供参考。     

数字技术在建筑设计中的发展与应用

工业革命以后人们的生活方式以及工作模式都有了新的改变,从大机器时代逐步向计算机控制模式发展。随着计算机技术的不断发展,计算机技术正在向各行各业中渗透,对行业的发展具有重要的推动作用,尤其是数字技术,在很大程度上影响着人们的生活和工作。近年来,我国建筑的结构以及建筑的形态空间等在不断的变化,满足了人们对建筑功能的需求。数字技术的应用优势逐步体现出现,使得越来越多的建筑工程设计的过程中开始使用数字技术,此外,我国大部分高校根据建筑行业应用数字技术的趋势开设了数字技术应用和研究相关的课程,为数字技术的发展不断的提供人才支持。     

卷积神经网络在车牌字符识别中的应用

随着机器学习、模式识别、人工智能等技术快速发展,促进了机器人、自动驾驶、虚拟现实等领域的快速发展。卷积神经网络是一种先进的机器学习技术,可以准确的、可靠的识别车牌字符,以便能够帮助人们实现智能交通、视频监控和自动驾驶。本文基于笔者多年的研究,详细地描述了卷积神经网络及其在车牌字符识别中的应用,分析了卷积神经网络识别车牌字符时存在的过度拟合问题,然后提出三个解决对策,进一步提高车牌字符识别的准确度和可靠性。     

数字技术在建筑物理课程教学中的应用

随着人们对建筑环境质量认识的提高,建筑物理课程教学越来越受到各高校的关注和重视。文中通过分析传统建筑物理课程教学中存在的不足和当前数字技术在建筑设计中应用,指出了数字技术的应用在建筑物理课程教学中具有很大的潜力;并结合重庆大学建筑物理课程的教学改革,探讨了数字技术在建筑物理课程教学中的应用途径,为进一步增强学生建筑物理环境分析能力和提高建筑物理课程教学效果提供了新的思路和改革方向。     

数字技术对建筑创作的影响

随着数字技术在建筑创作工作中的全面应用,建筑创作的各阶段也越来越依赖数字技术。文章从数字技术与建筑创作的关系入手,研究在建筑创作中应用数字技术产生的方便快捷的与传统迥异的建筑新形、数字技术在建筑创作中应用的软件升级革新情况以及数字技术对建筑创作产生的诸如建筑表现重于建筑技术经济、建筑真实性受到质疑和灵感延误等消极影响,在此基础上提出应进一步实现对数字技术的升级以适应建筑创作工作的完善和保证建筑创作的作品适应技术、艺术、文化等的多重需求的作品效果。     

浅谈办公自动化系统中手写签批的实现方法

阐述了办公自动化系统中缺乏手写签批功能存在的问题,探索了办公自动化系统中公文文档和处理签批通过手写输入设备、原笔迹识别组件、办公文档处理软件、网页前端脚本等技术集成实现手写签批的解决方案。手写签批是办公自动化系统中技术创新、功能创新、用户体验创新的重要组成部分。