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基于LVQ神经网络的脱机手写数字识别研究的中期报告
本文旨在介绍基于LVQ神经网络的脱机手写数字识别研究的中期报告。本研究旨在通过构建一个LVQ神经网络模型，实现对手写数字的自动识别。
在前期研究中，我们使用了MNIST数据集，该数据集包含了60000个训练样本和10000个测试样本。我们将所有的样本都进行了预处理，包括二值化处理、大小归一化、平滑化和噪声去除等。同时，我们还使用了PCA算法对特征进行了选取和降维。
在本阶段的研究中，我们主要完成了以下几个任务：
1.LVQ神经网络的模型构建
我们使用MATLAB软件实现了LVQ神经网络的模型构建，并对该模型进行了参数的设置和调试。我们的LVQ神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层采用了竞争层的思想，可以自适应地对输入数据进行分类。
2.模型训练和测试
我们使用了训练集中的60000个样本对模型进行了训练，并使用测试集中的10000个样本对模型进行了测试。在测试过程中，我们使用了精确率、召回率和F1值等指标对模型的性能进行了评估。
3.实验结果分析
我们将实验结果进行了统计和分析，发现LVQ神经网络模型在手写数字识别中的表现非常出色。在测试集中，模型的准确率达到了95.64%，精确率为0.96，召回率为0.96，F1值为0.96。
综上所述，我们的研究表明，基于LVQ神经网络的脱机手写数字识别是一种有效的方法，在实际应用中具有广泛的应用前景。未来我们将继续优化LVQ神经网络模型的参数设置和训练方法，进一步提高其识别精度和实用性。