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基于BP网络的数字识别方法附视频
被引:18
作者
:
论文数:
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机构:
张彤
肖南峰
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机构:
华南理工大学计算机科学与工程学院
肖南峰
机构
:
[1]
华南理工大学计算机科学与工程学院
来源
:
重庆理工大学学报(自然科学版)
|
2010年
/ 03期
基金
:
广东省自然科学基金;
关键词
:
BP神经网络;
数字识别;
特征提取;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
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。
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页数:5
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