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改进的BP神经网络在数字识别上的应用
引用本文:武志强,巨辉,曹世梅.改进的BP神经网络在数字识别上的应用[J].成都信息工程学院学报,2008,23(6):648-652.
作者姓名:武志强  巨辉  曹世梅
作者单位:成都信息工程学院控制工程研究所,四川,成都,610225
摘    要:首先介绍了传统的人工神经网络方法对数字字符的识别,进而在变换函数、误差函数以及惯量项等方面对学习算法进行了改进,提出局部自适应算法——RPROP算法,使网络具有一定的容错能力,用VC完成对数字字符识别的模拟。最后实验表明,改进的算法可以有效地完成对训练样本的识别,并且弥补传统方法学习速度低、平均误差大的缺点。

关 键 词:BP神经网络  模式识别  训练样本

Application of improved BP neural network to digit recognition
WU Zhi-qiang,JU Hui,CAO Shi-mei.Application of improved BP neural network to digit recognition[J].Journal of Chengdu University of Information Technology,2008,23(6):648-652.
Authors:WU Zhi-qiang  JU Hui  CAO Shi-mei
Institution:WU Zhi-qiang,JU Hui,CAO Shi-mei(Institute of Control Engineering,CUIT,Chengdu 610225,China)
Abstract:The artificial neural network method used to recognize number character is introduced.The learning algorithm is improved in the case of transition function,error function,inertia and so on by the local adaptive algorithm-RPROP. Therefore the network has certain fault-tolerance capability and can use VC to simulate the number character recognition.The experiments show that the methods can recognize the number efficiently and make up the disadvantage of the traditional methods that cannot learn rapidly and ha...
Keywords:BP network  mode recognition  training sample  
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