基于改进BP神经网络的手写邮政编码识别

• 作者: 李平 田绍宽 陶文华 顾妍午
• 来源期刊: 辽宁石油化工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 LM算法 特征提取 手写邮政编码
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 52-54,58
• 页数: 4页
• 分类号: TP319
• 字数: 1920字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2008.01.015

摘要

为解决手写邮政编码识别困难的问题,引入改进的粗网格特征提取方法,对神经网络的网络输入进行简化,并且采用基于LM算法的BP神经网络来进行网络学习.LM算法是一种改进的高斯-牛顿算法,此算法通过简化的网络输入,进一步提高了网络学习的精度、稳定度和学习速度.仿真结果验证了此算法在手写邮政编码识别中的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李平	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	180	1236	17.0	27.0
2	陶文华	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	40	226	7.0	14.0
3	田绍宽	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	2	7	2.0	2.0
4	顾妍午	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	2	7	2.0	2.0