针对手写数学公式的识别和计算问题，提出了一种基于卷积神经网络的字符训练方法。利用计算机视觉对数学公式图片进行预处理，采用卷积神经网络进行二维矩阵转换，得到了对应的字符符号，通过后缀表达式计算了识别结果。运用Softmax函数训练了字符模型，统计和分析了几种类型的数学公式识别和计算结果。实验结果证明，通过训练字符能有效提高正确率，该方法可为复杂手写数学公式识别和计算提供参考。
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