基于粗糙集和神经网络的分类器及其在LPR中的应用

粗糙集和神经网络在模式识别中都可用于分类,但是都有局限性。虽然两者没有太多的共同点,将它们结合起来却能相互补充,起到比单个理论更好的分类效果。本文从理论上给出了用粗糙集约简算法减少BP网络中的一个神经元或连接时网络输出能产生的最大误差。接着将粗糙集和 BP网络结合起来设计分类器,并通过车牌数字识别验证了该分类器的有效性。实验说明该分类器比单独用粗糙集和神经网络设计的分类器识别率高、识别时间短。