摘要：手写体数字的识别是人工智能识别系统中的重要组成部分。因个体手写数字的差异，现有识别系统准确率较低。基于TensorFlow深度学习框架完成手写体数字的识别及应用，首先建立TensorFlow深度学习框架，并分析了Softmax、卷积神经网络(CNN)模型结构，再对手写体数据集MNIST的60000个样本进行深度学习，然后进行10000个样本的测试对比，最后移植最优模型到Android平台进行应用。实测数据验证，相对于传统的Softmax模型，基于TensorFlow深度学习CNN模型识别率高达99.17%，提升了7.6%，为人工智能识别系统的发展提供了一定的科研价值。

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