基于并行神经网络的汉字识别系统

介绍了一种基于并行神经网络的汉字识别系统，该系统进行汉字图象的预处理后，针对汉字平移、旋转、尺度变化，提取三类相对稳定且抗噪、反映汉字结构信息的统计特征作为神经网络的输入，神经网络采用叠层BP网，用BP算法进行训练，学习和识别。本系统对标准BP算法做了若干改进，从速度和识别率上都得到了明显的提高；用PVM网络并行平台虚拟成并行机，实现叠层BP网的并行处理。