基于BP神经网络的字符识别技术研究的开题报告

基于BP神经网络的字符识别技术研究的开题报告
1. 研究背景与意义
随着计算机技术的发展，字符识别技术的研究也越来越受到关注。

字符识别技术的应用范围广泛，如文字识别、图像处理、手写签名等领域。

其中，基于BP神经网络的字符识别技术受到了广泛关注。

BP神经
网络具有强大的学习和归纳能力，可以自适应地进行模式识别和分类，
因此被广泛应用于字符识别领域。

本论文旨在研究基于BP神经网络的字符识别技术，提高字符识别的准确率和稳定性，扩展其应用范围，具有一定的理论和实际应用意义。

2. 研究内容和目标
本论文的研究内容主要包括以下几个方面：
(1) BP神经网络字符识别原理的分析和研究
(2) BP神经网络参数设置和训练过程的优化
(3) 实现基于BP神经网络的字符识别系统，并进行实验验证
目标是实现一个高效、准确、稳定的字符识别系统，提高字符识别
的准确率和稳定性，拓展其应用范围，为相关领域的应用提供一定的理
论和实际支持。

3. 研究方法
本论文主要采用理论和实验相结合的方法，具体研究方法包括：
(1) 分析和研究BP神经网络字符识别原理，探讨其优点和不足之处；
(2) 从网络结构、学习率、激活函数等方面优化BP神经网络训练过程；
(3) 收集符合该研究对象的数据集，进行网络训练和实验验证；
(4) 对实验结果进行比较分析，并提出进一步改进的建议。

4. 预期成果
(1) 对基于BP神经网络的字符识别技术原理进行深入探讨，提出相
应的优化策略；
(2) 实现基于BP神经网络的字符识别系统，并对实验结果进行分析；
(3) 提高字符识别的准确率和稳定性，拓展其应用范围；
(4) 对字符识别技术研究提供一定的理论和实践支持。

5. 研究计划与进度安排
本论文的研究周期为一年，具体的进度安排如下：
第一、二个月：对BP神经网络字符识别原理进行分析，撰写相关文献综述。

第三、四个月：从网络结构、学习率、激活函数等方面优化BP神经网络训练过程。

第五、六个月：收集符合该研究对象的数据集，进行网络训练和实
验验证。

第七、八个月：对实验结果进行比较分析，并提出进一步改进的建议。

第九、十一个月：实现基于BP神经网络的字符识别系统，并进行测试。

第十二个月：总结和整理研究成果，撰写论文。

6. 参考文献
[1] Gao Zhen. Research on BP neural network character recognition technology [D]. Nanjing University of Posts and Telecommunications, 2018.
[2] Wu Yi. Character recognition based on BP neural network [J]. Computer Engineering and Science, 2018(12): 232-233.
[3] Chen Wei. Research on the application of BP neural network in character recognition [D]. Shandong University, 2019.。