基于BP神经网络的字符识别系统

• 作者: 吴苏 张可 张高燕 范海菊
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 GUI 字符识别 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 63-65,72
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.52
• 字数: 1644字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2009.01.019

摘要

基于BP神经网络设计了一个字符识别系统.首先,对字符图像进行二值化处理,构造输入向量矩阵.其次,通过选取初始权值、隐层节点数和权值学习算法,创建BP神经网络,对样本数据进行训练,之后对加有噪声的样本再次进行训练,以提高网络的鲁棒性.最后进行仿真测试并制作图形用户界面GUI来模拟与演示该系统.仿真结果显示,该BP网络对噪声系数小于0.8的字符识别率可达95%,且网络训练时间可接受.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范海菊	河南师范大学计算机与信息技术学院	27	83	5.0	8.0
2	张可	南京航空航天大学信息科学与技术学院	12	369	10.0	12.0
3	张高燕	北京师范大学信息科学与技术学院	1	21	1.0	1.0
4	吴苏	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	1	21	1.0	1.0