摘要
手写数字识别作为光学字符识别领域的关键应用，在票据自动化处理、邮政编码识别等方面发挥着至关重要的作用。
BP神经网络作为一种经典的机器学习算法，为解决手写数字识别问题提供了有效途径。
本文首先介绍了手写数字识别和BP神经网络的基本概念，并回顾了手写数字识别技术的发展历程，包括特征提取、分类识别等方面。
接着，重点阐述了BP神经网络在手写数字识别中的研究现状，包括网络结构设计、参数优化、算法改进等，并对不同算法的性能进行了比较分析。
最后，总结了基于BP神经网络的手写数字识别的研究成果，并展望了未来的发展方向。
关键词：手写数字识别；BP神经网络；特征提取；参数优化；算法比较
手写数字识别是指将图像中的手写数字识别为计算机可处理的数字形式的技术。
作为光学字符识别（OCR）领域的重要分支，它被广泛应用于邮政编码自动识别、银行支票处理等领域。
手写数字识别涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个学科，是一个复杂且具有挑战性的研究课题。
BP神经网络是一种多层前馈神经网络，采用误差反向传播算法进行训练。
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