基于遗传算法的神经网络车牌字符识别方法

• 作者: 屈鸿 武丽娟 王晓斌
• 来源期刊: 新型工业化
• 学科: 工学
• 关键词: 车牌识别 遗传算法 神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 39-45
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3547字
• 语种: 中文

摘要

本文将遗传算法与神经网络结合起来进行车牌字符训练和识别。根据神经网络的特点，对遗传算法的选择、交叉和变异算子进行了改进，并通过车牌字符识别实验进行了验证。采用实数编码的方式，提高了网络权值与阈值的计算精度，运用多种交叉方式并行交叉，拓宽了物种范围，利于搜索到全局最优解，自适应的变异概率控制方式一方面保证了物种的多样性，另一方面让算法快速收敛于全局最优。实验结果表明遗传算法提高了神经网络的训练效果，克服了BP神经网络收敛慢、易陷入误差函数局部极小值的缺点，提高了车牌识别正确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓斌	电子科技大学计算机学院	28	239	8.0	14.0
2	屈鸿	电子科技大学计算机学院	13	169	6.0	13.0
3	武丽娟	电子科技大学计算机学院	1	17	1.0	1.0