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基于结构特征分类BP网络的手写数字识别 总被引:4,自引:1,他引:4
手写体数字识别有着重大的使用价值,用多层BP网络来识别手写体数字是手写体数字识别的一大进步,但是,用单纯的BP网络来识别也存在识别精度不高等的问题。将BP网络技术和数字本身的结构特征结合起来,提出了一种基于结构特征分类BP网络的手写体数字识别新方法。首先提取点、环等数字特征值,并根据一些特征进行分类;然后再运用BP神经网络识别,以提高网络的识别能力;最后,选取了500个人的0~9的手写体数字,运用以上算法进行BP神经网络识别,用3000个手写体数字作为训练样本,2000个其他的样本进行测试,网络收敛后,识别率达到96%以上,比原来有一定的提高。 相似文献
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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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基于BP神经网络的手写体数字识别 总被引:3,自引:1,他引:2
手写体数字识别是多年来的研究热点,也是字符识别中的一个特别问题.由于手写体数字字体变化很大,传统的识别方法很难达到高的识别率.针对传统的数字识别方法的复杂性和局限性,提出了一种基于BP神经网络的手写体数字的识别方法.该方法在提取手写体数字点特征、笔划密度特征基础上,利用改进的BP神经网络进行训练识别.经实验,识别率达94%.实验结果表明,该方法对手写体数字识别效果良好,不仅简化了传统识别的繁杂性,而且提高了识别的准确性. 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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基于改进BP神经网络的手写体数字识别 总被引:1,自引:0,他引:1
数字识别在许多领域有广泛的应用。通过对人工神经网络的研究与学习,运用改进的BP神经网络对无约束手写体数字识别过程中的数字样本进行识别。实验证明,该方法具有很强的抗干扰性,克服了传统BP算法的局限性,其识别率和准确率都有很大提高。 相似文献
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《软件》2016,(7):103-108
手写体字符识别是人机交互领域的一个重要内容,本文基于BP神经网络实现了任意数量字符模版的多字符手写体字符识别。分为以下几步,第一,首先对目标图像进行识别前预处理。包括灰度图像二值化、图像孤立像素滤波、图像膨胀、腐蚀、按字母最小行分割、按字母最小列分割、图像紧缩、归一化等;第二,用处理好的多个样本进行BP神经网络训练。包括BP网络参数的选择、目标结果构建、输入到结果的映射即用样本库进行神经网络学习机的训练;第三,待测字母的识别。包括对图像预处理、字符提取、归一化和送入已训练好的BP网络进行识别。该系统最终实现了95%以上的手写字符识别正确率,有一定的借鉴意义。 相似文献
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手写体数字识别是一个难度很大,但却具有广阔应用前景的研究课题.文章提出了一种基于模糊模式识别和BP神经网络技术对手写数字进行识别的算法:首先应用BP神经网络技术对手写数字样本进行学习,然后结合模糊模式识别方法进行手写数字识别.实验表明,该方法的正确识别率达95%以上. 相似文献
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为提高金属微铣削过程中刀具磨损状态在线监测系统的预测效率与精度,提出一种基于线性判别分析与改进型BP神经网络模型识别刀具磨损的方法;该方法通过传感器与数据采集系统采集微铣削过程振动信号,提取其时域和频域特征并通过线性判别方法进行降维约简;将降维后的特征输入经灰狼优化改进的BP神经网络模型,从而实现微铣刀磨损状态特征的分类;结果表明,提出的微铣刀在线监测方法能够准确识别微铣刀的各种磨损状态;此外,和其它分类算法相比,提出的基于灰狼优化算法的BP神经网络模型在分类精度和计算效率方面具有综合优势;这对实际生产过程中微铣刀的磨损状态监测具有非常重要的实际意义. 相似文献
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目前主流的僵尸网络检测方法主要利用网络流量分析技术,这往往需要数据包的内部信息,或者依赖于外部系统提供的信息或僵尸主机的恶意行为,并且大多数方法不能自动存储僵尸网络的流量特征,不具有联想记忆功能.为此提出了一种基于BP神经网络的僵尸网络检测方法,通过大量的僵尸网络和正常流量样本训练BP神经网络分类器,使其学会辨认僵尸网络的流量,自动记忆僵尸流量特征,从而有效检测出被感染的主机.该神经网络分类器以主机对为分析对象,提取2个主机间通信的流量特征,将主机对的特征向量作为输入,有效地区分出正常主机和僵尸主机.实验表明,该方法的检测率达到99%,误报率在1%以下,具有良好的性能. 相似文献
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在无线传感器网络数据融合算法中,BP神经网络被广泛用于节点数据的特征提取和分类。为了解决BP神经网络收敛慢,易陷入局部最优值且泛化能力差从而影响数据融合效果的问题,提出一种将深度学习技术和分簇协议相结合的数据融合算法SAESMDA。SAESMDA用基于层叠自动编码器(SAE)的深度学习模型SAESM取代BP神经网络,算法首先在汇聚节点训练SAESM并对网络分簇,接着各簇节点通过SAESM对采集数据进行特征提取,之后由簇首将分类融合后的特征发送至汇聚节点。仿真实验表明,和采用BP神经网络的BPNDA算法相比,SAESMDA在网络能耗大致相同的情况下具有更高的特征提取分类正确率。 相似文献
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基于BP网络的字符模式识别 总被引:2,自引:2,他引:0
神经网络理论已经成为解决某些问题的重要手段的方法.但利用神经网络进行解决问题和设计的时候,必定会涉及到大量的有关数值计算等问题,所以利用计算机对神经网络模型进行仿真和辅助设计时,仍是件很麻烦的事情.所以MATLAB的便利受到了青睐,BP网络在人工神经网络中应用最为广泛,而且在理论上十分完善,网络结构也比较直观.在BP网络中,模式识别是应用比较广泛的一个方面.该系统使用MATLAB中神经网络工具箱对英文表中的26个字母进行识别.通过建立网络,训练网络,测试网络,最后进行仿真,完成了正确识别26个英文字母的功能.该系统的操作界面简洁、友好、使用简单方便. 相似文献
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针对单一特征值表征能力差的情况,根据小波变换的多分辨分析思想,采用基于多种母小波的多特征融合的特征提取方法对表面肌电信号进行特征提取。本实验对十名测试人员进行肌电信号的采集,对日常生活中的四个基本下肢动作进行测试。首先,分别基于DB、Dmey和Bior三种不同的母小波,采用离散小波变换通过不同的分析方法对表面肌电信号进行多尺度分解。然后,通过分析发现,不同肌肉在不同特征提取方式下表征效果存在差异,为了结合不同特征方式的特点对基于不同小波基的特征值进行融合分析并比较。最后,将特征值分别输入到Elman神经网络和BP神经网络进行模式识别并比较分析。实验结果表明:通过对不同特征值进行识别比较,融合处理的特征值可以达到98.7%的识别率,并且,BP神经网络相较于Elman神经网络识别效果更好。 相似文献
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杨会志 《计算机工程与应用》2002,38(7):218-220
该文在进行某选矿厂浮选生产数据分析的过程中,针对浮选过程常常为高度非线性多输入多输出问题的特点,在深入剖析BP网络与RS理论的基本原理和特点的基础上,提出了分别利用BP网络的高度非线性拟合特性对浮选生产数据进行训练以获得浮选生产过程知识的隐式表达,同时利用RS理论的数据浓缩功能对浮选生产数据进行约简而得到相应浮选生产过程知识的显式表达,然后对两种模型的分析结果进行交叉验证的应用模式。与基于人工神经网络的决策树构造等其它人工神经网络的白化方法相比,该方法具有在保证问题分析结果的精度的同时,分析过程相对简单,克服了由于BP网络结构的不确定性而导致最终得到的决策树不确定的缺点,并由此减小了对所分析数据产生误解的风险。 相似文献
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