基于神经网络的字符识别技术研究

• 作者: 易正俊 汪先矩 汪瑞芳 黄瀚敏
• 来源期刊: 重庆大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 图象处理 BP算法 手写字符识别
• 年，卷（期）: 1999,（6）
• 页码范围: 59-65
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-582X.1999.06.011

摘要

本文在分析人工神经网络理论和图象处理及其特征提取理论的基础上,探讨了网络结构、特征编码、算法的实现、学习样本的收集、网络参数的选择及BP算法缺陷等问题,设计并实现了一种基于神经网络的字符识别系统.并针对BP算法的缺陷问题提出改进方法并得以实现,提出建立奇异样本特征库的方法使学习的效率大大的提高.实践证明采用改进型BP算法的三层前向无反馈神经网络进行手写字符识别是完全可行和实用的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄瀚敏	重庆大学自动化学院	12	110	6.0	10.0
2	易正俊	重庆大学自动化学院	24	251	10.0	15.0
3	汪先矩	重庆大学自动化学院	6	151	4.0	6.0
4	汪瑞芳	重庆大学自动化学院	2	43	1.0	2.0