基于小波神经网络的胎号识别算法研究

• 作者: 罗东华 陈桂友 韩兆友
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 小波神经网络 特征提取 字符识别
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 软件·算法与仿真
• 页码范围: 752-754
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2949字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2008.04.039

摘要

针对人工神经网络的特点,对传统BP算法进行了改进.采用小波神经网络方法,有效克服了传统BP算法在实际应用中学习收敛速度慢和容易出现局部极小点的缺点.以轮胎胎号字符识别为例,分别用投影法和Hu不变距方法进行特征提取,并将所提取的特征用作神经网络输入层的神经元.将所设计的小波神经网络经训练后用于胎号的识别.仿真结果表明,小波神经网络在字符识别方面是一个十分有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈桂友	山东大学控制科学与工程学院	27	157	8.0	12.0
2	罗东华	山东大学控制科学与工程学院	1	3	1.0	1.0
3	韩兆友	山东大学控制科学与工程学院	1	3	1.0	1.0