基于改进遗传算法的神经网络手写体数字识别

• 作者: 彭飞 魏衡华
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 BP神经网络 数字识别
• 年，卷（期）: 2012,（18）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 57-59
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2393字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-7720.2012.18.020

摘要

BP网络作为人工神经网络的重要分支，已经广泛应用于手写数字识别。然而BP神经网络存在训练时间长、易陷入局部最小的问题。为了克服这些问题，提出了一种改进的遗传算法，并用该算法来优化神经网络的权值和阈值。最后，利用基于该算法的神经网络对大量USPS手写数字样本集进行训练。实验结果表明，该算法比单纯的BP算法具有更快的识别速率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏衡华	中国科学技术大学自动化系	41	624	13.0	24.0
2	彭飞	中国科学技术大学自动化系	30	245	10.0	15.0