基于 AP 和 BP 神经网络算法的手写数字识别

朱婷婷; 魏海坤; 张侃健

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基于 AP 和 BP 神经网络算法的手写数字识别

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针对现有的手写数字识别技术不适合大规模应用的问题，提出了一种基于 AP 和 BP 神经网络的快速手写数字识别算法。首先对预处理后的样本通过 AP 算法（affinity propagation）聚类消除冗余，重新构造样本空间；然后构造 BP（误差反向传播）神经网络模型，学习测试集合样本。采用 UCI 机器学习数据库中的数据进行实验，结果表明，算法的识别正确率可达96．10％，高于 BP 神经网络算法的识别正确率94．88％，且执行时间约为后者的10％，具有较高的实用价值。

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来源
《中国科技论文》 |2014年第4期|P.479-482|共4页
作者
朱婷婷; 魏海坤; 张侃健;
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作者单位

东南大学自动化学院,南京210018;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类模式识别与装置;
关键词
模式识别; AP聚类; BP算法; 手写数字识别;

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