基于神经网络的字符识别研究

• 作者: 杨庆雄
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: BP网络 自适应学习速率 附加动量法 局部极小值 纹理信息
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 92-94,96
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2792字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-2552.2005.04.030

摘要

神经网络被广泛地应用于字符识别.该算法识别率高,速度快,可适用于多种高噪声环境中,程序流程简洁,实用性很强.但是,这种神经网络识别方法的实现也存在着一些难点,特别是在特征提取,网络优化,网络训练等方面.通过对这些难点的分析,论述了这种利用神经网络实现字符识别的一些关键技术.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨庆雄	中国科学技术大学电子工程与信息科学系	7	84	4.0	7.0