基于卷积神经网络的.zip
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更新日期:2025-02-13

"基于LeNet-5模型和卷积神经网络的MATLAB手写数字识别系统,采用自制的5*5大小数字数据集,结合主成分分析优化图像像素处理,实现了图像和手写板输入两种方式,训练过程表现良好,识别准确率高达9

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基于卷积神经网络的手写数字识别实现一引言手写数.txt
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基于卷积神经网络的手写数字识别实现一引言手写数字.doc
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基于卷积神经网络的手写数字识别实现基于的手.html
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资源内容介绍

"基于LeNet-5模型和卷积神经网络的MATLAB手写数字识别系统,采用自制的5*5大小数字数据集,结合主成分分析优化图像像素处理,实现了图像和手写板输入两种方式,训练过程表现良好,识别准确率高达95%以上。",基于卷积神经网络的手写数字识别(matlab实现)基于CNN的matlab手写数字识别可以加Lenet-5模型数据集自制 数字大小5*5训练过程良好,识别准确率在95%以上(数值+图像)主成分分析提取像素点包含图片输入和手写板输入两种方式加50,关键词:卷积神经网络;手写数字识别;Matlab实现;LeNet-5模型;数据集自制;5*5数字大小;训练过程;识别准确率;主成分分析;图片输入;手写板输入。,基于卷积神经网络的Matlab手写数字识别(含LeNet-5模型)

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