基于人工神经网络的数字识别技术

文章介绍了一种利用BP神经网络进行数字识别的方法。首先,对数字进行特征提取,获得采样数据,再对样本数据进行学习和训练,形成良好的网络,然后对与训练数字有所区别的数字进行检测,达到了一定的准确度,表明了该方法在实际应用中具有可行性。本文共分为五部分,第一部分对神经网络的基本原理进行了简单介绍,第二部分讲述了反向传播算法的基本原理,第三部分讲述了数字识别的基本原理,第四部分讲述了基于人工神经网络的数字识别的实例,第五部分对上述内容作了简要小结。