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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。 相似文献
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针对非线性系统提出了一种基于几何分析的改进迭代学习控制算法。该算法在控制律中引入了遗忘因子,对前一次控制输出和它的变化量进行弱化,增强迭代学习控制的鲁帮性。并对提出的算法做了一致收敛性分析。数值仿真结果验证了此算法的有效性。 相似文献
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