1. 毕业设计（论文）主要内容：

手写识别涉及到将图像中的文本自动转换成是计算机可以使用的字符代码。

离线手写识别是比较困难的，因为不同的人有不同的书写风格。

基于谷歌第二代人工智能学习系统tensorflow,构建神经网络模型。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1. 要求阅读相关的参考文献不少于15篇，其中近五年外文文献不少于3篇。
2. 完成不低于5000汉字（20000英文印刷符）的教师指定的相关文献的英译汉翻译。
3. 完成开题报告。
4. 完成不少于12幅图（包括：电路原理图、流程图、结构框图、程序框图等）。
5. 完成神经网络模型的建立、训练和优化。
6. 完成神经网络模型的准确度测试和分析。
7. 完成不少于12000字的论文的撰写并完成答辩的相关工作。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

第1-2周：根据论文题目检索资料。

第3周：利用图书馆的网络及书面资源，搜集相关课题资料，完成开题报告。

第4-5周：完成系统设计，掌握开发过程所需要的软件和编程语言。

4. 主要参考文献

1. 张俊. tensorflow平台下的手写字符识别[j]. 电脑知识与技术. 2016,16(12):199-201

2. 章敏敏. 谷歌tensorflow机器学习框架及应用[j]. 微型机与应用. 2017,10(36):58-60

3. fatih ertam; galip ayd#305;n. data classification with deep learning using tensorflow. 2017 international conference on computer science and engineering (ubmk). 2017:755-758
4. liping yuan. a convolutional neural network based on tensorflow for face recognition. 2017 ieee 2nd advanced information technology, electronic and automation control conference (iaeac). 2017:525-529
5. https://www.tensorflow.org/get_started/get_started 2017.