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神经网络具有模拟人类的大脑活动、良好的自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线形转换的能力.本文阐述了BP神经网络基本原理以及BP网络手写体识别模型,研究分析了BP神经网络手写体识别模型的缺陷并提出了优化策略.在此基础上,提出一种基于改进结构的BP神经网络来实现手写体数字识别方案,除了改进BP网的结构外,还对网络学习算法进行了改进,采用了BP和GA相结合的算法,提高了网络的学习训练速度和识别效果. 相似文献
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王燕 《计算机工程与科学》2008,30(4):50-52
本文介绍了利用BP神经网络来识别手写体数字的原理,分析了传统BP算法收敛速度较慢的原因,提出了一种提高网络收敛速度的改进算法。实验数据表明,该改进算法比传统的算法在网络收敛速度上提高了九倍左右。 相似文献
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BP网络作为人工神经网络的重要分支,已经广泛应用于手写数字识别。然而BP神经网络存在训练时间长、易陷入局部最小的问题。为了克服这些问题,提出了一种改进的遗传算法,并用该算法来优化神经网络的权值和阈值。最后,利用基于该算法的神经网络对大量USPS手写数字样本集进行训练。实验结果表明,该算法比单纯的BP算法具有更快的识别速率。 相似文献
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基于遗传算法和BP网络的文字识别方法 总被引:6,自引:0,他引:6
将基于遗传的BP神经网络算法用于文字识别算法结合了遗传算法和BP网络的优点.先采用遗传学习算法进行全局寻优、再利用BP算法进行精确训练、优化BP(Back Propagation)神经网络权重学习和训练的神经网络文字识别算法.实验结果表明该算法完全达到了文字识别要求,识别率达到了98%.并且在识别速度上也明显优于传统的BP神经网络及其他改进算法,具有精确性、收敛性和识别速度快等特点. 相似文献
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手写体数字识别是模式识别研究领域多年来的热点,BP人工神经网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一。将两者融合并结合Matlab软件,提出了一种简单的基于BP神经网络数字识别的方法,仿真实验结果表明,该方法识别效果良好,准确率高,有一定实用性。 相似文献
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基于BP网络和遗传算法的正交实验分析 总被引:2,自引:0,他引:2
杨会志 《计算机工程与应用》2001,37(20):16-18
传统的实验设计与分析方法为首先进行正交实验设计,然后对实验结果进行回归分析和方差分析以确定最佳工艺条件。文章提出的基于BP网络和遗传算法的正交实验分析方法,利用BP网络的高度非线性拟合特性对复杂的多输入多输出问题进行较高精度的回归,运用遗传算法优越的全局并行随机搜索及对适应度函数广泛的适应性等特性进行最优工艺条件的搜索,克服了传统分析方法系统模型辨识困难、后续实验工作量大以及最佳工艺条件搜索困难等缺点,大大提高了实验工作的效率和质量。 相似文献
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基于BP网络的车牌数字识别 总被引:5,自引:0,他引:5
本文论述BP算法的实现以及在利用BP算法时应注意的几个问题,然后利用BP网络对经过图像预处理,并归一化到12×8象素大小的车牌图像中的阿拉伯数字位图进行识别。实验结果表明,采用本文提出的BP网络识别方案,算法简便,识别率高,同样可适用于强噪声环境中的印刷体字符识别。 相似文献
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基于BP神经网络的手写数字识别的算法 总被引:1,自引:0,他引:1
由于BP神经网络具有并行处理信息、自组织、自学习信息等优点,本文采用了BP神经网络对手写数字识别进行运算,提取笔画密度、长宽比和欧拉数等特征作为训练样本.并用Matlab对其算法进行仿真,并且很准确的识别出来,说明其有非常广泛的前景. 相似文献
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讨论了一个手写数字识别系统的原理及其实现。特征提取的方法是:计算字体轮廓的曲率特征,并在计算曲率的过程中使用了B样条函数;对曲率进行了大小和平移规整化,这样得到的曲率具有大小和方向的不变性。为了得到更紧凑的特征,采用了小波对其进行降维。采用了BP神经网络作为分类器,实验结果表明,对于字形相似的数字也达到了较高的识别率。还简介了识别系统的模块设计和界面设计。 相似文献
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人脸识别应用十分广泛,在实际问题中较高的识别率十分重要,其中BP神经网络模型广泛用于人脸识别.然而在现实应用中,BP神经网络结构和权值阈值的选取往往依靠经验值,这使得BP神经网络存在容易陷入局部最优和收敛速度慢等问题。针对该问题,提出了一种基于多遗传算法优化BP神经网络结构和权值阈值的人脸识别方法。利用主成分分析算法对人脸图像进行降维,快速独立成分分析算法对人脸图像进行特征提取,以组合算法的方式使得处理后的人脸图像特征更加明显。通过第一层遗传算法优化BP神经网络的结构,第二层遗传算法优化BP神经网络的权值阈值,以此解决BP神经网络陷入局部最优和收敛速度慢等问题。基于ORL人脸库进行仿真验证,实验结果表明该算法具有较高的识别率。 相似文献
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针对相机所采集的图像大多都存在畸变现象的问题,设计了基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络校正算法。该算法针对传统遗传算法易于收敛局部最优的问题,提出分段选择策略与随机抽样相结合的选择算子,自适应交叉与变异算子。在畸变校正中,该算法通过网络的输入输出建立理想点与畸变点的关系,使用改进的遗传模拟退火算法来优化神经网络中的阈值与权值,然后使用基于LM算法的BP神经网络进行局部优化,最后通过插值算法得到校正后的图像。实验表明,该算法能过较好的对图像进行畸变校正,同时与传统的BP神经网络算法相比精度更高,收敛速度更快。 相似文献
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遗传算法、BP神经网络和多元回归是目前应用比较广泛的数据挖掘算法,它们各俱优点,同时也存在诸多无法避免的缺陷。该文在前三者的基础上,提出一种BP网络与多元回归模型融合的杂合BP网络,并采用遗传算法优化杂合BP网络的初始权值,有效地避免几种方法在单独使用时存在的缺陷。验证实验结果表明:新方法所建立的模型在收敛速度、精度和... 相似文献