本科毕业设计（论文）
基于卷积神经网络的手写数字及写字人识别
（题目：二号，黑体，加粗，居中）
学专
院 业
年 月 日
学生姓名 学生学号 指导教师 提交日期
印刷封面纸用210g的橙色卡纸
摘 要
（标题：小二号，黑体，居中，单倍行距，段前、段后各0.5行，两字中间空2字符） （摘要正文共400—600个字；小四号，宋体，1.5倍行距，段首行空两个汉字） 炔烃和叠氮化合物的点击化学反应，有着快速、百分百原子利用率、产物高选择性等众多优点，被誉为点击化学中的精华。基于此反应拓展而来的点击聚合反应，迅速在高分子材料领域获得了了广泛关注和应用。
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我们还尝试了采用不同单体，在最优条件下进行反应，均获得了高分子产物。表明了该反应体系的普适性。
（此处隔一行）
关键词：多变量系统；预测控制；环境试验设备
（“关键词”：小四号，黑体；关键词3—5个：小四号，宋体；关键词之间用分号隔开；最后一个关键词不打标点符号）
I
（另起页：外文摘要范例；英文摘要和关键词应该是中文摘要和关键词的翻译）
Abstract
（标题：小二号，Times New Roman字体，居中，单倍行距，段前、段后各0.5行） （正文：小四号，Times New Roman字体，1.5倍行距，两端对齐）
Artificial Neuron Network (ANN) simulates human being’s brain function and build the network structure. Convolutional Neural Network (CNN) have many advantage, such as ??
(2) This paper introduces the common pretreatment method of image, such as collecting image, normalization, graying and binarization. And apply these to the handwritten numeral recognition experiment and handwritten numerals writer recognition experiments.
Keywords: Writer recognition；Convolutional Neural Network；Handwritten character recognition
(“Keywords”：Times New Roman字体，小四号，加粗，居左）（关键词：Times New Roman字体，小四号）
II
（另起页：目录范例）
目 录
（标题：小二号，黑体，居中，两字之间空2字符，目录为电脑自动生成） （各章标题、结论、参考文献、致谢：黑体，四号；其余：宋体，小四号，行距1.5倍）
摘要 ............................................................................................................................................ I Abstract ................................................................................................................................... II 目录 ......................................................................................................................................... III 第一章 绪论 ......................................................................................................................... 1
1.1 引言 .......................................................................................................................... 1 1.2 研究背景 .................................................................................................................. 1 1.3 研究现状 .................................................................................................................. 1 1.4 论文结构 .................................................................................................................. 2
第二章 卷积神经网络的基础知识 ............................................................................... 3
2.1 卷积神经网络的网络结构 ...................................................................................... 3
2.1.1 输入层 ............................................................................................................ 3 2.1.2 输出 ................................................................................................................ 3 2.2 卷积神经网络的学习规律 ...................................................................................... 3
2.2.1 前向传播 ........................................................................................................ 3 2.2.2 反向传播 ........................................................................................................ 4 2.2.3 学习特征图的组合 ........................................................................................ 4 2.3 本章小结 .................................................................................................................. 4
第三章 基于卷积神经的手写数字及写字人识别算法设计 ................................ 5
3.1 输入输出层的设计 .................................................................................................. 5 3.2 隐藏层的设计 .......................................................................................................... 5 3.3 本章小结 .................................................................................................................. 5
第四章 手写数字及写字人识别实验过程及其结果 .............................................. 6
III