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毕
业
设
计
进
度
安
排
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（以周为单位，每个阶段不超过2周，共17周）
第1周（2.17-2.23）：完成开题材料提交，查找毕设所需材料；
第2周（2.24-3.1）：了解手写数字识别的背景，熟悉手写数字的识别过程；
第3周（3.2-3.8）：搭建软件平台，安装Python编译环境并熟悉Python基本的语法；
第4周（3.9-3.15）：学习Python基础教程并熟悉机器学习；
第5周（3.16-3.22）：熟悉机器学习，通过Tensorflow搭建自己的神经网络；
第6周（3.23-3.29）：熟悉并下载MNIST数据集，建立一个TensorFlow session；
第7周（3.30-4.5）：载入MNIST数据，使用TensorFlow自带的函数来下载和处理MNIST数据集；
第8周（4.6-4.12）：开始初步建立模型；
第9周（4.13-4.19）：对模型进行完善和扩展；
第10周（4.20-4.26）：中期检查，基本完成手写数字识别模型的建立；
第11周（4.27-5.3）：预测结果并分析识别成功率，尝试减少模型对于数据预测时的损失；
第12周（5.4-5.10）：训练模型，利用Tensor Flow对模型进行训练；
第13周（5.11-5.17）：对识别的算法进行改进，提升识别率；
第14周（5.18-5.24）：优化整体装置，完善不足之处；
第15周（5.25-5.31）：开始论文撰写；
第16周（6.1-6.7）：修改论文，进行答辩；
第17周（6.8-6.14）：整理并提交各类材料。
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主要
参考
资料
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[1] 刘威. 基于动态随机卷积神经网络的手写数字识别方法[D]. 吉林大学. 2017
[2] 陈玄, 朱荣, 王中元. 基于融合卷积神经网络模型的手写数字识别[J]. 计算机工程. 2017, 43(11): 187-192
[3] 白天毅. 基于神经网络的手写体数字识别关键技术研究[D]. 西安工业大学, 2014.
[4] 黄献通. 基于深度学习的手写数字识别研究及应用[D]. 曲阜师范大学, 2018.
[5] 李诗语, 王峰, 曹彬, 梅琪, 肖飞. 基于KNN算法的手写数字识别[J].电脑知识与技术, 2017, 13(25): 175-177.
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[8] 刘威. 基于动态随机卷积神经网络的手写数字识别方法[D]. 吉林大学, 2017.
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