基于机器学习的手写数字识别系统设计与实现.docxVIP

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2025-08-11 发布于天津
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基于机器学习的手写数字识别系统设计与实现

摘要：手写数字识别一直是计算机视觉领域的重要研究方向之一。本研究旨在于探讨并比较基于卷积神经网络(CNN)，支持向量机(SVM)，朴素贝叶斯分类器(NBC)和反向传播神经网络（BP神经网络）四种算法实现的手写数字识别系统的识别精度和效率。首先，对MNIST数据库进行了预处理和特征提取，然后分别基于卷积神经网络，支持向量机，朴素贝叶斯分类器和反向神经网络四种方法构建了识别模型。通过实验比较了四种模型在准确率、效率等方面的性能，并设计了相应的人机交互界面，提高了系统的易用性和实用性。实验结果表明，CNN在手写数字识别任务中具有更高的识