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- [6] 人工神经网络原理[M]. 机械工业出版社 , 马锐, 2010
- [7] The Optimal Number of Hide Nodes in Multilayed Feedforward Neural Networks. Daqi Gan. IEEE.SMC CECA . 1996
BP神经网络在图像字符识别中的改进和应用
被引：8
作者：
张永宏
吴鑫
机构：
[1] 南京信息工程大学信息与控制学院
关键词：
字符识别;
BP神经网络;
动量因子;
自适应学习率;
D O I：
10.13878/j.cnki.jnuist.2012.06.007
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
传统BP神经网络算法虽然具有良好的学习能力和容错能力,但是收敛速度慢,易陷入局部极小点等缺点制约了它的进一步发展和应用.针对这些不足,采用自适应学习率结合附加动量因子的方法可以有效缩短训练时间,加快收敛速度,同时抑制寻优算法陷入局部极小点.将该算法应用于图像字符识别系统中,通过一系列实验优化系统参数之后给出系统识别结果,表明该系统识别具有较高的准确性和鲁棒性.
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