基于PSO与BP神经网络的脱机手写体汉字识别算法

• 作者: 岳中彤
• 来源期刊: 信息化研究
• 学科: 工学
• 关键词: PSO算法 BP神经网络 粒子群算法优化BP神经网络 手写体汉字识别
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 技术与应用
• 页码范围: 68-70
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

汉字识别的算法研究是模式识别中的热点课题.文章针对脱机手写体汉字提出了一种用PSO算法优化BP神经网络的脱机识别算法.关于BP算法在训练时易出现局部极小化的现象,PSO算法可通过大空间内的搜索能力,在全局中优化BP算法.文章基于粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BPNN)研究脱机手写体汉字识别算法,通过Matlab软件对样本数据进行分类仿真.结果表明,PSO优化后的算法具有较高的收敛速度和稳定性,对手写体汉字的识别具有较强的能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岳中彤		1	0	0.0	0.0