神经网络在字符识别中的应用

本文研究了字符的几种识别算法和字符识别中神经网络的应用，并对两种神经网络的识别系统进行了探讨     

神经网络在字符识别中的应用

本文研究了字符的几种识别算法和字符识别中神经网络的应用，并对两种神经网络的识别系统进行了探讨。     

BP神经网络算法在字符识别中的应用

介绍了BP学习算法的基本原理及其优缺点,并针对其不足,引入了动量项进行改进,并对BP网络的算法实现作了探讨。     

BP神经网络在字符识别中的设计改进

BP网络模型是最早被提出来的人工神经网络模型之一,它是一种简单而且非常有效的算法.在数字字符识别系统中,为了克服BP神经网络的易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,本文对传统的BP算法进行了多方面的改进,使得算法更加有效.     

用于手写字符识别的SA-ART神经网络模型

针对前馈 BP网络和 ART网络对手写字符识别的不足以及人的认知机制 ,在大量实践和理论分析的基础上 ,提出具有选择注意机制的 ART模型 SA- ART(Selective Attention-Adaptive Resonance Theory) .经实际检测 ,识别精度有明显提高 .     

多字体字符识别的分级协同模型

提出了一种用于多字体字符识别的分级协同神经网络模型。该分级模型的识别由两部分组成：Haken的协同网络确定识别进入哪个协同子网;用协同子网进行具体识别。对大量实际采集得到的多字体字符样本的测试表明：新模型能有效地提高协同神经网络对多字体字符的识别率,但由于仍保留了识别速度快的特点,所以新模型适用于实时的光学字符识别应用,对加噪字符的识别试验表明该模型具有很好的鲁棒性。     

基于动量BP神经网络的英文字符识别

英文字符识别已经广泛地应用于很多重要领域.已有的英文字符识别算法很多,一种典型的算法是BP神经网络算法.但是,BP神经网络算法有时不收敛,或陷入震荡.这就导致识别率下降.为此,本文研究了一种改进的称为动量BP神经网络算法用于英文字符识别.这种算法在BP神经网络算法的网络参数控制中添加一个动量系数和一个动量项.这样可以避免迭代的震荡,加快收敛速度.提高识别率.利用动量BP神经网络算法,对52个英文大小写字符进行了识别试验.实验结果表明,这种算法能获得满意的识别率.     

基于改进的BP神经网络下的字符识别

我国字符一般由汉字、英文字母以及阿拉伯数字组成,字符图片的类型众多给字符的识别带来了很多困难.参照目前现有人工智能算法的优点,结合了字符特征提取方法设计了一个改进的BP神经网络对归一化后的三类字符进行识别,取得了预期效果.     

基于神经网络的机动车号牌字符识别

以定位、 分割后的机动车号牌字符为研究对象. 首先, 对机动车号牌图像进行大小、 灰度方差、 灰度均值的标准化处理. 其次, 根据机动车号 牌字符的特点, 抽取字符3种不同的特征, 构造3个BP神经网络对机动车号牌字符进行识别. 并根据字符在机动车号牌中所处位置的差异, 在每个BP神经网络中构造4种不同的子网络分 别进行训练和识别. 最后, 每个BP神经网络的输出通过加权求和的组合方式得到最终识别结 果. 在组合各网络输出前, 采用对字符图像求取局部二阶差分值的方法, 将字形相近的字符 进行再分类, 从而有效地降低误识率. 通过分析实验结果, 表明本算法在机动车号牌识 别应用中达到了理想的识别效果.     

基于自适应小波神经网络的字符识别算法及其应用

根据车牌中字符的形态特征和横向纹理属性,以小波空间作为车牌字符识别的特征空间,通过小波分析来实现字符的特征提取.用非线性小波基取代通常神经元的激励函数,构建了一种自适应小波神经网络的车牌字符识别模型.实验结果表明,本文提出的算法对复杂背景下拍摄的汽车牌照识别具有很好的鲁棒性.     

利用神经网络识别车辆牌照字符

由于受光照条件、牌照自身清洁程度等因素影响 ,车牌识别系统往往达不到满意的字符识别率 .结合神经网自适应的特点 ,本文利用基于自适应谐振理论 (AdaptiveResonanceTheory ,ART)构成的自组织神经网络进行字符识别 ,给出了算法和实验结果     

神经网络文字识别系统的研制

研究人工神经网络技术在文字识别上的应用．阐述了该系统的基本原理、模型，并运用反向传播（ＢＰ）模型进行文字识别系统的模型，以探求解决集合庞大、字形复杂并且存在大量相似结构的汉字的高速自动输入途径     

基于混沌神经网络的语音识别方法

基于语音信号的时变特性,研究了神经网络语音识别的方法．把混沌特性引入到神经元,构造了一种新的多层混沌神经网络结构,同时推导了相应的学习算法．把这种混沌神经网络用于语音识别,并与常用的神经网络语音识别方法作了比较．实验结果表明,混沌神经网络方法的平均识别率要高于同等条件下常用神经网络方法的识别率．     

一种基于RBF神经网络的英文字符识别方法

提出了一种基于RBF神经网络的英文字符识别方法。该方法首先提取字符的结构特征和统计特征，以它们作为神经网络的输入向量，然后用RBF神经网络进行识别。使用了高斯函数作为神经网络的激励函数，并以最小二乘准则对字符进行识别。对字符样本的识别结果显示，此方法在识别错误率和识别效率等方面均有很好的效果。     

基于ART神经网络的汉字识别

针对汉字的多样性和相似性不同于西方字母,识别相对困难的问题,提出了基于ART神经网络的汉字识别方法．在识别前,利用OpenCV（开源计算机视觉库）将汉字进行图像处理,为后续识别提供输入数据;然后经ART神经网络对输入数据进行训练识别．采用8组相似度较高的汉字作为样本进行实验,证明了方法的有效性．     

基于神经网络的发动机模型辨识

为进一步研究发动机的稳态、空载、动态转矩、燃油消耗模型和万有特性,笔者提出了一种基于神经网络的神经元结构模型和多层前馈网络结构模型并分别进行了数学分析.实践研究表明：在发动机的工作过程中,动态工况占66%～80%,并发现发动机的动力性和经济性指标与稳态工况存在着一定的差异.     

Chinese Speech Recognition Model Based on Activation of the State Feedback Neural Network

IntroductionIn recentyears,speech recognition has made greatprogress.Commercial systems such as Via Voice( IBM Company) and Naturally Speaking 1 .0( Dragon System Company ) lead the field.Although the recognition ratio has greatlyimproved,many issues still need further research,such as,real- time in processing,systemcomplexity[4 6] ,very large scale integrated circuit( VLSI) implementation,etc.Among these issues,the implementation in VLSI is the most criticalchallenge for wide use of s…     

利用小波和RBF神经网络进行手写数字识别

提出一种基于小波和RBF神经网络的手写数字识别方法.该方法首先提取字符的小波特征,以它们作为神经网络的输入向量,然后用RBF神经网络进行识别.对字符样本的识别结果显示,此方法在识别错误率和识别效率等方面均有很好的效果.     

一种新的嗅觉神经模型及其在人脸识别中的应用

提出了一种新的嗅觉神经模型.该模型由嗅球层和嗅觉皮层构成,不同层间由前向和后向反馈构成,具有分布式延时输入,分别用二阶和一阶微分方程描述嗅球层和嗅皮层中神经元.基于ORL数据库,模型被用于人脸识别以分析其模式识别能力.实验结果表明,相比于其他算法,提出的模型具有较好的性能.