基于BP神经网络算法的手写数字识别技术研究

BP神经网络由于具有高度的并行结构和并行处理能力,以及固有的非线性特性和自学习、自组织、自适应能力等,特别适合应用于模式识别。以BP神经网络为背景,研究手写数字识别技术,在考虑诸多因素的情况下,最终设计一种能够提供良好识别的方法。根据研究目标,设计BP神经网络模型,并针对BP神经网络的缺陷提出BP神经网络算法的改进,提高了神经网络的性能。MATLAB仿真实验表明,改进后的BP神经网络可以对手写数字进行快速、准确地识别,具有广泛的应用前景.     

基于BP网络的数字识别方法

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。     

基于神经网络方法的手写体数字识别

利用神经网络技术对无限制手写体数字进行识别。在选取合适的特征基础上，对图像进行分域处理，每一小域对应输入层的一个神经元。测试结果表明，该识别方案具有很强的抗畸变，抗旋转能力。     

基于BP神经网络的印刷体数字识别研究

BP神经网络是一种误差逆传播算法训练的多层前馈网络,具备网络学习能力强、输入/输出模式映射关系存贮量大、事先不需要描述输入/输出映射关系等诸多优点的数学方程。本文通过BP神经网络的介绍,利用不变矩特征提取方法设计一种有效的BP神经网络印刷体数字识别演示系统,对印刷体数字识别的深入研究具有一定的指导意义。     

基于方向小波和BP网络的数字识别

针对目前数字字符识别的研究现状,提出了方向小波变换和BP神经网络相结合的数字字符识别方法.小波变换具有良好的方向特性,根据这个特点能很好的提取数字字符的特征,以此特征作为输入向量,用BP网络进行数字识别.实验结果表明,该方法大大减少了运算数据量,缩短了识别时间,具有较高的识别率,对一些如笔画断裂等典型噪声有很好的识别效果,是一种有效的识别方法.     

BP神经网络在数字识别方面的应用

介绍了一种ＢＰ神经网络数字识别方法，分析了从特征提取、网络模型建立、训练到识别结果的整个过程．由于运用特征提取，加快了网络的训练速度，也使网络更加健壮．通过实验，证明数字识别效果良好．     

数字电表误差表示方法的研究

首先列举了数字电表现有的多种误差表示方法，然后对误差产生的原因进行了分析，认为误差可以归纳成两类：①与被测量成正比的部分；②与测量无关的固定误差。结合浙江大学方圆公司生产的多种数字电表的大量实测误差数据，分析讨论了误差的各种表示方法的优缺点，认为用二项误差表示数字电表的误差；③比较符合实际情况，还扩大了电表的使用范围，所得结论可供数字电表的生产者和使用者参考。     

基于主元分析法的手写数字识别

特征提取是手写体数字识别研究中的重要问题。有效特征是提高识别率和识别精度的关键。作者使用的主元分析法能压缩特征的维数 ,满足特征提取的完备性原则和正交性原则 ,提高分类器性能。将经过主元分析法压缩后的特征用BP神经网络进行识别仿真 ,取得了较好的实验效果     

基于LVQ神经网络算法的脱机手写数字识别研究

针对BP神经网络进行脱机手写数字识别所存在的问题,提出用自组织竞争神经网络（LVQ）对脱机手写数字识别的方法.介绍了LVQ神经网络算法,并构建了LVQ神经网络的识别模型,用Matlab软件进行了仿真.将获得的仿真结果数据与BP神经网络的测试结果进行对比分析,发现LVQ神经网络对脱机手写数字的识别率明显高于BP神经网络,且收敛速度更快.该方法在脱机手写数字识别领域具有一定的可行性与指导性.     

基于神经网络的硬币识别研究

人工神经网络图像识别技术是随着当代计算机技术、图像处理、人工智能、模式识别理论等发展起来的一种新型图像识别技术,通过对国内几种常用硬币图像的深入研究,提取能够全面表述其特征的6个特征函数,作为输入,应用改进的BP神经网络,实现识别各种硬币图像的面值,识别方法准确、快速、简便.     

基于BP神经网络分类器的多目标识别方法研究

文章对多目标进行特征提取,数据作为神经网络分类器的输入,采用不同的算法对多输出型BP神经网络分类器和单输出型BP神经网络联合分类器进行训练,实现多目标的识别。仿真试验结果表明,基于BP神经网络分类器的识别方法具有较高的识别率。     

改进的BP神经网络算法在车牌识别中的应用

在车辆牌照自动识别系统中,因自然因素或采样因素使得原本规则的印刷体字符产生畸变,给字符识别带来了很大困难,利用BP神经网络对车牌进行识别得到广泛的应用,如何提高车牌识别的准确率和速度是车牌识别系统最根本的问题.本文用动量因子和自适应学习速率对传统BP网络进行改进.该算法简便,识别率高,可适用于多种高噪声环境中的字符识别.     

基于BP神经网络的储粮害虫分类识别研究

基于图像处理技术的储粮害虫检测过程中,需要解决多种害虫多特征的识别分类问题。提出运用BP神经网络来进行害虫特征分类的方法。通过对储粮害虫图像的预处理,获取并优化提取5个特征参数输入BP网络进行训练。仿真结果表明,训练网络对粮仓中4类常见害虫的识别率达到了95%,得到了较好的识别结果。     

基于BP特征筛选的模糊聚类手写体数字识别

运用BP神经网络对无约束手写体数字的识别过程中的数字样本进行筛选,将筛选的结果纳入聚类源,再通过构造模糊关系矩阵,进行模糊聚类。实验证明,该方法具有很高的抗干扰性能,克服了传统算法单因子识别的局限性,识别率和准确率都有很大提高。     

基于BP网络的孤立数字识别

通过Mel频率倒谱系数的方法对语音信号波形进行处理,采用BP网络作为分类器,实现了孤立数字的语音识别系统,在matlab环境下对算法进行仿真。实验表明,这种方法具有计算简单,识别精度高的特点。     

一种基于特征的BP神经网络车牌字符识别

字符识别是自动车牌识别系统中很关键的一步.字符识别有以下几步,首先,对车牌图像进行预处理.其次,通过竖直方向投影分割字符.最后,将提取的字符特征输入网络进行训练.在实验中,利用该方法对光照不均、字符大小不一、运动背景的图像,特别是相似字符的识别获得了较高的识别率,并且将其与字符输入BP神经网络进行对比分析.实验结果表明,该方法对字符识别有很好的鲁棒性、有效性.     

基于改进BP神经网络的手写邮政编码识别

为解决手写邮政编码识别困难的问题,引入改进的粗网格特征提取方法,对神经网络的网络输入进行简化,并且采用基于LM算法的BP神经网络来进行网络学习。LM算法是一种改进的高斯-牛顿算法,此算法通过简化的网络输入,进一步提高了网络学习的精度、稳定度和学习速度。仿真结果验证了此算法在手写邮政编码识别中的有效性。     

基于神经网络的数字验证码识别研究

验证码是网络上普遍采用的一种用于真人交互证明的有效方法.对验证码识别的研究有助于解决硬人工智能问题,促进人工智能领域的进步.现有的研究多是针对一种验证码,通过多种方法进行识别.这类方法对先验知识的依赖很大,识别方法对其他验证码不一定有效,或者需要大量调整来适应新的验证码.为了研究验证码识别算法的适应性问题,通过选取多个具有代表性的网站的验证码图像,基于分割法和Hopfield神经网络进行分析和试验,取得了较好的试验结果.试验结果表明:利用字符图像灰度信息和Hopfield网络可以有效的对可分割的验证码进行分类识别,算法有一定的适应性,并且仅需字符图像的灰度信息既可适应新的验证码,对先验知识的依赖少.     

BP网络学习算法改进及用于手写体数字识别

从误差函数入手对传统ＢＰ学习算法进行改进，实验表明此改进算法不仅提出了网络训练效率，而且改善了网络推广性能。     

基于特征的印刷体数字符号识别系统

探讨了一种印刷体数字符号快速识别算法，采用图像旋转、去噪声、图像分割等手段对含有印刷体数字符号的图像进行预处理，然后根据印刷体数字的字符结构提取4种稳定且有效的结构特征，即横线特征、竖线特征、水平方向过线数和垂直方向过线数．根据这些特征构造编码器，进行编码识别，使用VC 编程实现．实验表明，该算法速度快、精度高，有一定的抗干扰性。