基于神经网络的手写数字图像识别研究设计

本研究基于BP神经网络的算法,采用自适应学习和附加动量因子的手写数字图像模式识别,利用MATLAB仿真软件测试了大量的手写数字图片.结果表明:本研究手写数字识别具有精度高、识别速度快、误差小、可靠性高的特点.该方法和结果可供手写数字识别系统设计和实际应用方案选取时提供参考.     

基于卷积神经网络和TensorFlow的手写数字识别研究

从网络结构、图像卷积、池化运算、激活函数等方面对深度学习与卷积神经网络进行了介绍,并基于卷积神经网络与TensorFlow软件对手写数字识别进行了研究,给出了训练流程,并对试验结果进行了分析。应用所研究的方法,对手写数字的识别准确率可以达到98%,效果良好。     

时尚手写快乐输入——Wacom Bamboo Fun手写板

键盘和鼠标将很快退出历史舞台,语出惊人的正是比尔·盖茨。在2008年的CES大展上,这位IT巨子不仅推出了关于自己最后一天的搞笑视频,还对未来数字时代的来临充满了憧憬。那么离开传统,抢先跨入新输入时代,你不能不了解手写板。     

时尚手写快乐输入——Wacom Bamboo Fun手写板

键盘和鼠标将很快退出历史舞台,语出惊人的正是比尔·盖茨.在2008年的CES大展上,这位IT巨子不仅推出了关于自己最后一天的搞笑视频,还对未来数字时代的来临充满了憧憬.     

基于GA-BP神经网络在手写数字识别中的应用研究

手写数字识别在当今社会有着重要的应用价值,在金融、社交、教育、通信等领域有着广泛的应用前景。手写数字识别是光学字符识别技术的一个分支,目前大多采用BP神经网络进行识别,但BP神经网络存在局部极小值、学习速度慢、结构选取上无确定准则三方面缺陷,影响其识别效果。通过遗传算法寻优BP神经网络最佳的初始阈值、初始权值、结构来克服其缺陷。通过MATLAB仿真,结果表明,用遗传算法优化后的BP神经网络具有辨识正确率更高、泛化能力更强、收敛速度更快、实用性更强的优点,达到了预期的目的,为手写数字识别提供了良好的理论研究价值。     

台区用户识别仪关键技术应用研究

根据开发台区用户识别仪技术与性能方面的需要,提出低压电力线载波技术以及研制载波模块所要用到的关键技术,文章重点介绍应用于台区用户识别仪中的载波模块所采用的硬件电路、扩频技术与路由算法。     

便携式智能文字识别,图形输入装置的研究

本文集中论了采用压敏电阻板作为传感器件,并用单片机进行设计识别及图形输入的设计思想和工作原理。     

基于新特征提取法和量子神经网络的手写数字识别

研究了一种将新特征提取方法（13维特征提取法）与量子神经网络相结合,来实现手写数字识别的方法。13维特征提取法是从每个字符中提取关键的13个特征值,而量子神经网络是将神经元与模糊理论相结合的模糊神经系统,能很好地减少模式识别的不确定度,提高模式识别的准确性。通过使用MNIST样本库仿真比较实验可知,该方法具有设计算法相对比较简单,且识别正确率较高的特点。     

基于Snake算法的圆盘仪表示数识别技术研究

仪表示数的自动识别对于自动检测和自动控制具有重要意义,文章以圆盘仪表示数的自动识别为研究内容展开研究。提出了一种基于Snake算法的自动识别方法,整个算法分为Hough变换粗定位圆形特征、Snake算法精定位圆形特征、Hough变换检测直线特征三个环节。此方法以Hough变换检测的圆形特征为初始条件,进而根据Snake模型的内力和外力,引导Snake曲线向更加精确的圆形特征逼近。针对压力表图像展开相应的实验研究,实验结果证实了基于Snake算法的自动识别方法的有效性。     

基于图像滤波预处理的卷积神经网络汉字识别

利用卷积神经网络可以对破损、模糊不清的文字进行有效识别.为了实现速度快、精度高等优点,通过卷积神经网络中的LeNet-５网络模型对手写汉字图像进行识别.首先,在模拟写字板中建立手写汉字的图像数据集,搭建并训练卷积神经网络模型保存图像特征;然后对输入的手写汉字图像进行模拟污染并采用７种滤波去噪方式;最后对加噪、滤波处理后的图像进行识别,对比不同滤波处理的准确性.实验结果可表明,该方法能高效、稳定地从有噪声图像中识别出文字,同时经高斯滤波与PCA滤波处理后的图像识别精确度更高.     

基于字符编码与卷积神经网络的汉字识别

汉字识别是人工智能与模式识别领域中重要的研究内容,针对现有的研究仍然存在着参数调整难度大、训练样本数少、不能识别所有常用字符等问题,提出了一种基于字符编码与卷积神经网络的汉字识别方法,首先通过查询字库得到所有字符信息,以utf-8编码方式与多种字体编码文件进行编码输出字符图像,再进行多种图像处理后得到数据集,并利用深度卷积神经网络进行训练识别,在网络训练中通过数据扩增、批标准化、RMSProp优化等方式进行优化,同时加入正则化和Dropout防止过拟合。实验结果表明,所提方法对于汉字的识别率达到了98.08%,与Alexnet、LeNet-5相比,使用同一数据集在识别准确率上提高了9.37%、21.14%,实现了一个识别率高、特征提取能力与泛化能力强的神经网络。     

实用高压电力线路无线核相仪的设计

提出了一种无线方式对高压电力线路不同相之间的相位进行间接检测的方法。主要利用无线电理论采集电力线路的相位信息,通过发送和接收两个装置．实现了高压线路相位的无线检测、介绍了高压电力线路无线核相仪的发送装置及接收装置的设计原理。该方法还可以进一步推广到无线方式的高压线路电力参数检测。     

"三无"电缆带电识别仪的研制

对于经历多轮改造的变电站而言,普遍存在着"无图纸、无电缆牌、无胶布头"的"三无"电缆。电缆标识的缺失给继电保护保护现场工作带来了极大的不便。本文利用"三无"电缆屏蔽层两端接地的特征,并充分考虑一端接地和两端均不接地的情况,研制出基于音频法、交流电流法、直流电流法三种原理的电缆带电识别仪。该仪器在各种情况下均可实现对三无电缆的快速查找、定位。仪器的各项试验数据满足要求。经现场验证,该仪器实用性强,是继电保护人员保护定检、保护改造过程中查找三无电缆去向的重要工具。     

一种实用的配电网短路故障识别新方法

在对比单相故障特征的基础上,分析了不同中性点接地方式下两相短路接地的故障特征,不仅给出了两相短路接地故障判别的新方法,还对单相故障识别判据作了改进.在综合分析各种短路故障特征的基础上,提出了一种完善的配电网短路故障识别新方案,并在Matlab 7.0环境下仿真验证了其正确性及实用性.     

解调仪通信接口识别与串扰隔离

为提高设备的通用性,设计一种光纤Bragg光栅解调仪串口和USB口通信的接口识别与串扰隔离电路。该电路主要由反相器集成电路74HC14、模拟开关集成电路74HC4066和比较器LM324组成,由解调仪自带的电源转换模块供电,实现U口识别和上电自动通信的功能。通过分析USB/RS232转换原理和FBG解调仪内部元器件的电气特性,并利用示波器对串口通信时数据接收端(RXD)和发送端(TXD)的电平分别进行检测,验证了该电路的通信接口串扰隔离作用,提高了上位机接收数据的可靠性。     

数字仪电流充放电方向识别电路研制

论述了自行研制的数字式电子仪表电流充放电方向识别电路的工作原理与实现。其精度高、成本低和调试简便,适用于电流的方向和大小均不断变化的场合,且有良好的多重隔离保护措施。经实际应用,效果良好。