基于LVQ神经网络算法的脱机手写数字识别研究

• 作者: 伍东亮 周旭
• 来源期刊: 湖南城市学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: LVQ神经网络 手写数字识别 识别率
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机技术与应用
• 页码范围: 67-70
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2160字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-7304.2014.02.016

摘要

针对BP神经网络进行脱机手写数字识别所存在的问题,提出用自组织竞争神经网络(LVQ)对脱机手写数字识别的方法.介绍了LVQ神经网络算法,并构建了LVQ神经网络的识别模型,用Matlab软件进行了仿真.将获得的仿真结果数椐与BP神经网络的测试结果进行对比分析,发现LVQ神经网络对脱机手写数字的识别率明显高于BP神经网络,且收敛速度更快.该方法在脱机手写数字识别领域具有一定的可行性与指导性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	伍东亮	湖南机电职业技术学院电气工程系	8	7	2.0	2.0
2	周旭	湖南机电职业技术学院电气工程系	3	3	1.0	1.0