基于组合特征和PSO-BP算法的数字识别

• 作者: 和小娟 罗勇
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 组合特征 粒了群算法 BP神经网络 数字识别
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 实际问题研讨
• 页码范围: 375-380
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1219.2011.00375

摘要

提出了一种新的基于组合特征和PSO-BP(particle swarm optimization-backpropagation)算法的数字识别方法,将网格特征、投影特征和欧拉数表示的结构特征按照不同的特征权重系数构成数字图像的组合特征向量,利用PSO-BP神经网络进行识别,充分发挥了粒子群算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索优势.实验表明,该方法识别率高、网络收敛速度快、精度高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	和小娟		6	77	3.0	6.0
2	罗勇	郑州大学电气工程学院	47	351	9.0	16.0