基于BP神经网络的货币识别算法设计与实现

• 作者: 曹步清 贺建飚 金殴
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: BP 货币识别 收敛性
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 503-505
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4598.2007.04.031

摘要

神经网络模式识别方法是近几年兴起的模式识别领域的一个新的研究方向,而BP算法是神经网络众多算法中应用最为广泛的一种.BP神经网络已应用于非线性建摸、函数逼近、模式分类等方面,但对解决具体问题而言,其模型结构的确定、每层神经元个数的选择、训练参数的设定等都无现成的规律可供遵循,必需由实验确定,由此,在分析BP算法和收敛性的基础上,设计了基于BP神经网络的货币识别算法,测试证明,其具有良好的识别率,具有一定的理论和实用意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹步清	中南大学信息科学与工程学院	31	107	6.0	8.0
3	贺建飚	中南大学信息科学与工程学院	58	399	11.0	18.0
9	金殴	中南大学信息科学与工程学院	1	12	1.0	1.0