基于BP神经网络的数字识别研究

苏睿; 张晓杰

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比较了各种数字识别方法,采用BP神经网络设计了一个数字识别系统。首先对数字图像进行二值化处理,构造输入向量矩阵;接着通过选取初始权值、隐层节点数和权值学习算法,创建BP神经网络,对样本数据进行训练;之后对加有噪声的样本再次进行训练,以提高网络的鲁棒性;最后制作了图形用户界面进行实验。测试结果表明,该系统对噪声系数小于0.85的字符识别率可达96%,且网络训练时间可以接受。

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来源
《电脑知识与技术》 |2013年第14期|3362-3365|共4页
作者
苏睿; 张晓杰;
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作者单位

西安建筑科技大学信息与控制工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;模式识别与装置;
关键词
BP神经网络; 数字识别; 特征提取;

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