基于BP神经网络的手写数字识别方法的实现

• 作者: 刘争鸣 唐军 张黎
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 手写字符识别 字符提取
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 实验室自动化
• 页码范围: 169-170
• 分类号: TP389.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2015.06.169

摘要

目前,人工神经网络由于其理论可靠、通用性好等优点而广泛应用在识别软件开发上,本文对手写输入数字识别进行了研究,提出一种基于BP神经网络的识别方法,通过将手写输入数字二值化进行辨识来增加神经网络的辨识成功率,实验结果表明,应用BP神经网络的手写数字识别方法可以有效识别各种写法的数字.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐军	贵州大学电气工程学院	35	167	8.0	10.0
2	刘争鸣	贵州大学电气工程学院	3	29	3.0	3.0
3	张黎	贵州大学电气工程学院	7	14	1.0	3.0