手寫數(shù)字識別技術(shù)是近年來研究的熱點，具有廣泛的應(yīng)用前景，同時也是一個非常具有挑戰(zhàn)性的課題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當今智能控制領(lǐng)域最活躍的分支之一，它所具有的并行計算能力、容錯能力、泛化能力，以及以任意精度逼近未知非線性對象的特點，使其為手寫數(shù)字的識別提供了一種新的方法。本論文采用一編制了一套基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫數(shù)字識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)由圖像采集、圖像預(yù)處理和數(shù)字識別三個模塊組成，其中，圖像采集模塊采用的方法來實現(xiàn)圖像預(yù)處理模塊包括色圖轉(zhuǎn)化成灰度圖、二值化、梯度銳化、傾斜度調(diào)整、字符分割、歸一化以及緊縮重排數(shù)字識別模塊采用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)。論文重點探討了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法、構(gòu)造以及各種結(jié)構(gòu)參數(shù)的選取和優(yōu)化。實驗結(jié)果表明本論文所設(shè)計的手寫數(shù)字識別系統(tǒng)具有較好的識別率，同時也說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)用于手寫數(shù)字識別的可行性。

　　模式識別是六十年代初迅速發(fā)展起來的一門學科。由于它研究的是如何用機器來實現(xiàn)人（及某些動物）對事物的學習、識別和判斷能力，因而受到了很多科技領(lǐng)域研究人員的注意，成為人工智能研究的一個重要方面。字符識別是模式識別的一個傳統(tǒng)研究領(lǐng)域。從50年代開始，許多的研究者就在這一研究領(lǐng)域開展了廣泛的探索，并為模式識別的發(fā)展產(chǎn)生了積極的影響。字符識別-般可以分為兩類：1、聯(lián)機手寫字符識別; 2、光學字符（Optical Character Recogni tion簡稱0CR）或稱離線字符識別。字符識別處理的信息可分為兩大類：一類是文字信息，處理的主要是用各國家、各民族的文字（如：漢字，英文等）書寫或印刷的文本信息，目前在印刷體和聯(lián)機手寫方面技術(shù)己趨向成熟，并推出了很多應(yīng)用系統(tǒng)：另一類是數(shù)據(jù)信息，主要是由阿拉伯數(shù)字及少量特殊符號組成的各種編號和統(tǒng)計數(shù)據(jù)，如：郵政編碼、統(tǒng)計報表、財務(wù)報表、銀行票據(jù)等等，處理這類信息的核心技術(shù)是手寫數(shù)字識別技術(shù)。手寫數(shù)字識別技術(shù)，涉及到模式識別和圖像處理，人工智能形式語言和自動機，統(tǒng)計決策理論，模糊數(shù)學，組合數(shù)學，信息論，計算機等學科;也涉及到語言文字學、心理學、生物學等，是一門綜合性的技術(shù)5”。手寫數(shù)字識別（Handwritten Digital Recognition） 是光學字符識別技術(shù)的一個分支，所研究的對象是：如何利用電子計算機自動辨認人手寫在紙張上的阿拉伯數(shù)字。