基于BP神经网络的手写数字识别系统

黄一格; 张炎生

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基于BP神经网络的手写数字识别系统

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cqvip:针对多数机构面临的大规模报表数据录入问题,提出了一种基于BP神经网络的手写数字识别系统。对输入图像进行图像预处理、图像分割和特征提取,随后将提取的特征信息输入到已经训练好的BP神经网络进行分类识别。训练数据包含140幅大小归一的数字图片,其中100幅作为训练集,40幅作为验证集,并以10幅带有若干手写体数字的图片作为测试集进行识别分析。经Matlab仿真实验结果表明,该分类器具有较短的收敛时间和较为理想的识别精度,在实际工作中具有良好的应用价值。

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来源
《机电工程技术》 |2020年第1期|108-110|共3页
作者
黄一格; 张炎生;
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作者单位

广东海洋大学电子与信息工程学院广东湛江 524088;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.43;
关键词
手写数字识别; BP神经网络; 图像预处理; 特征提取; 分类模型; 识别精度;

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