基于贝叶斯网络的手写数字识别的研究与应用

手写数字识别在很多领域都具有广泛的应用前景,为了提高手写数字识别的精度,建立了能够针对不确定、不精确信息作出有效推理的贝叶斯网络模型。首先通过二值化、细化、归一化等方法对手写数字进行预处理,利用粗网格特征提取方法提取特征值,然后使用基于关联规则的贝叶斯网络分类器算法区分手写数字,最后通过实验验证方法的有效性。实验结果表明,贝叶斯网络分类模型有较强的分类能力,是一种有效的手写数字识别模型。