基于BP神经网络的手写数字识别系统

提出了利用BP神经网络方法来实现手写数字识别系统的方案。手写数字图像通过颅处理后,在特征提取方面采用两种适应性较强的特征提取方法,即18点特征提取方法和手写数字笔画特征提取法．不但减少了提取时间。而且提高了手写数字图像的识别率。利用Visual C＋＋编写手写数字识别系统,得到了较好的识别结果。     

基于改进的BP网络数字字符识别

提出了一种基于改进的BP网络方法来实现数字字符识别.通过对BP网络的神经元的研究与学习,设计了一种结构合理,收敛速率快的BP网络.试验测试结果表明,改进的BP网络方法对印刷体数字的识别率达到了100%,对手写数字的识别率达到了98%以上.     

基于动量BP神经网络的英文字符识别

英文字符识别已经广泛地应用于很多重要领域.已有的英文字符识别算法很多,一种典型的算法是BP神经网络算法.但是,BP神经网络算法有时不收敛,或陷入震荡.这就导致识别率下降.为此,本文研究了一种改进的称为动量BP神经网络算法用于英文字符识别.这种算法在BP神经网络算法的网络参数控制中添加一个动量系数和一个动量项.这样可以避免迭代的震荡,加快收敛速度.提高识别率.利用动量BP神经网络算法,对52个英文大小写字符进行了识别试验.实验结果表明,这种算法能获得满意的识别率.     

一种基于特征的BP神经网络车牌字符识别

字符识别是自动车牌识别系统中很关键的一步.字符识别有以下几步,首先,对车牌图像进行预处理.其次,通过竖直方向投影分割字符.最后,将提取的字符特征输入网络进行训练.在实验中,利用该方法对光照不均、字符大小不一、运动背景的图像,特别是相似字符的识别获得了较高的识别率,并且将其与字符输入BP神经网络进行对比分析.实验结果表明,该方法对字符识别有很好的鲁棒性、有效性.     

一种基于BP神经网络的车牌字符识别方法

就机动车牌照的字符识别与处理进行了详细的讨论,重点讨论了BP神经网络方法在机动车牌照字符识别中的应用,用Visual C++完成了对机动车牌照字符识别的模拟,最后给出实验结果。     

基于BP神经网络方法的焊缝图像识别系统

在工业探伤领域中,由于焊接过程出现的各种问题,会导致焊缝中含有气孔和裂纹等缺陷,影响产品的质量,所以焊接图像中缺陷的检测十分重要。受传统X射线焊缝图像检测的评片人员的技术素质和经验的影响,焊缝缺陷的检测逐步从人工评片过渡到计算机智能识别。本文以数字图像处理技术为基础,应用Matlab建立了基于BP神经网络的焊缝图像识别系统,实现故障类型的识别。     

基于BP神经网络的手写字符识别

提出一种基于BP神经网络的手写字符的识别方法，首先建立样品库，对样品库中的样品提取特征，作为输入层的输入值,采用改进BP算法进行网络训练，不断修改权值和阈值，然后对任一输入的手写字符，运用BP神经网络进行识别,实验证明将改进的BP算法用于手写字符识别有较好的识别效果，提高了算法的收敛速度。     

基于BP分类器的数字识别研究

本文通过分析BP(Back Propogation)神经网络的结构、原理及其算法,对已经经过预处理的图像进行分析和识别,使分类器能够对0～9之间的数字在最短的时间进行准确分类,从而达到识别出图片中的数字。系统既可以单独使用,也可以作为一个识别系统的软件核心应用到大规模数据统计、财务、税金、金融和车牌识别等系统中。     

基于BP神经网络车牌字符识别的研究

本文将BP神经网络应用于车牌的自动识别,在简述BP神经网络的基础上,重点讨论了用BP神经网络方法对车牌照字符的识别,用MATLAB完成了对车牌照数字识别的模拟,最后得出实验结果,证明这种方法是高效的.     

一种基于BP神经网络的车牌字符识别方法

根据字符的不同统计特征设计了不同的特征提取方法和分类器。实验表明,本文提出的字符识别方法,对车牌字符识别具有一定的识别率。     

BP神经网络在字符识别中的设计改进

BP网络模型是最早被提出来的人工神经网络模型之一,它是一种简单而且非常有效的算法.在数字字符识别系统中,为了克服BP神经网络的易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,本文对传统的BP算法进行了多方面的改进,使得算法更加有效.     

基于神经网络的车牌汉字识别方法

为提高车牌汉字识别率,提出一种基于BP神经网络的车牌汉字识别方法。首先使用图像与处理技术对车牌汉字进行处理,包括自适应二值化、规范化、细化等;其次采用改进训练过程和参数的BP神经网络对汉字进行识别。实验结果表明,较其它算法,该算法运算速度快、自学习能力强、识别率和效率高。     

BP神经网络算法在字符识别中的应用

介绍了BP学习算法的基本原理及其优缺点,并针对其不足,引入了动量项进行改进,并对BP网络的算法实现作了探讨。     

基于AP和BP神经网络算法的手写数字识别

针对现有的手写数字识别技术不适合大规模应用的问题,提出了一种基于AP和BP神经网络的快速手写数字识别算法。首先对预处理后的样本通过AP算法(affinity propagation)聚类消除冗余,重新构造样本空间;然后构造BP(误差反向传播)神经网络模型,学习测试集合样本。采用UCI机器学习数据库中的数据进行实验,结果表明,算法的识别正确率可达96.10%,高于BP神经网络算法的识别正确率94.88%,且执行时间约为后者的10%,具有较高的实用价值。     

基于BP神经网络的车牌识别系统

车牌识别系统是智能交通领域的重要组成部分,在现代交通管理中的作用举足轻重.基于VC++ 6.0进行实验,针对中国的车牌进行研究,用BP神经网络来实现车牌识别.车牌识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个步骤.利用车牌的先验知识进行定位,引进双阈值进行字符分割,利用13段特征提取法提取特征向量,实验表明该识别算法行之有效.     

基于BP神经网络的结构损伤检测

介绍了BP神经网络的学习算法,通过对一个钢筋混凝土简支梁模型进行了损伤数值模拟,提取固有频率作为BP神经网络的输入参数,并应用简支梁损伤前后的数据输入训练好的神经网络来判断结构损伤。检测表明,该方法在结构损伤检测中具有较好的应用前景。     

基于BP神经网络的车牌识别系统

车牌识别系统是智能交通领域的重要组成部分,在现代交通管理中的作用举足轻重。基于VC++6.0进行实验,针对中国的车牌进行研究,用BP神经网络来实现车牌识别。车牌识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个步骤。利用车牌的先验知识进行定位,引进双阈值进行字符分割,利用13段特征提取法提取特征向量,实验表明该识别算法行之有效。     

基于BP神经网络的水质评价

将人工神经网络的理论和方法运用于各类水环境的评价,建立水质评价的BP神经网络模型.运用MATLAB丰富的神经网络工具箱函数设计仿真程序,并对多个水质样本进行等级评价,为防治水污染提供了科学依据.     

基于BP神经网络的人口预测

利用BP神经网络建立三层神经网络结构模型,以全国人口的出生率,死亡率,老年抚养率等5个指标作为输入样本,对全国总体人口进行预测.隐含层采用多种方法使人为因素降到最低,同时文中采用自适应学习速率和附加动量法相结合的方法,对网络进行训练和学习.将BP预测人口和其他数学方法做比较,预测结果显示该方法是可行的.     

无限制性手写数字的多神经网络识别

研究一种多神经网络的组合结构,这种组合结构有效地克服了ＢＰ算法学习速度慢,难以收敛的主要缺点多神经网络的组合结构应用于手写数字识别,达到较好的识别结果