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光字符识别对人类是很简单的,但对计算机来说显得非常困难。自动字符识别在银行、航运、商业、通信、车牌识别等重要领域应用相当广泛。该文的主要任务是开发一个能识别机器印刷英文字符的系统,该系统采用基于反向传播的多层神经网络监督训练算法。通过系统进行多次测试和调试,不断优化网络参数并取得最佳结果,使得构建的新系统能够识别多种字体的字符。实验结果表明,该系统具有较高的识别率和优越的性能。 相似文献
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基于BP神经网络的印刷字符识别系统 总被引：1，自引：0，他引：1
光字符识别对人类是很简单的,但对计算机来说显得非常困难。自动字符识别在银行、航运、商业、通信、车牌识别等重要领域应用相当广泛。该文的主要任务是开发一个能识别机器印刷英文字符的系统,该系统采用基于反向传播的多层神经网络监督训练算法。通过系统进行多次测试和调试,不断优化网络参数并取得最佳结果,使得构建的新系统能够识别多种字体的字符。实验结果表明,该系统具有较高的识别率和优越的性能。 相似文献
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