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基于BP神经网络的印刷体英文识别毕业论文
文章来源:www.www.swedenno1.net   发布者:学生毕业作品网站  

基于BP神经网络的印刷体英文识别

目录

基于BP神经网络的印刷体英文识别 1

1背景 1

2 BP网络介绍 2

3系统实现思想 2

3.1英文识别整体框图 2

a BP神经网络训练过程 3

b BP神经网络识别过程 3

3.2 预处理及其特征提取方法 3

3.3 BP神经网络结构 4

3.3.1 输入层神经元个数的确定 4

3.3.2 隐含层神经元个数的确定 4

3.3.3 输出层神经元个数的确定 4

3.3.4 BP神经网络的构造 4

3.4 BP神经网络的训练 4

3.4.1 训练样本集合和目标值集合 5

3.4.2 网络训练 5

3.5 英文的识别 7

程序清单 11

[B]=outline(RGB); 12

(读书报告,研究报告) 18

1背景

随着社会的发展,英语作为国际通用语言得到了日益广泛的应用,因此有大量的英文文档整理,查询,统计的工作需要完成,而英文英文识别系统可以轻而易举地完成很多以前难以想象的工作。

智能控制作为一门新兴的交叉学科,在许多方面都优于传统控制,而智能控制中的人工神经网络由于模仿人类的神经网络,具有感知识别,学习,联想,记忆,推理等智能,更是有着广阔的发展前景。

人工神经网络理论的应用主要在人工智能,自动控制,模式识别,机器人,信息处理,CAD/CAM等方面。如:

(1)空间科学。航空飞行器及汽车的自动驾驶导航系统,飞行路径模拟,飞行器制导和飞行程序优化管理等。

(2)控制和优化。机器人运动控制,各种工业过程控制和制造过程控制,如集成电路布线设计,生产流程控制等等。

(3)模式识别和图像处理。如人脸识别,语言识别,指纹识别,签名识别,手写体和印刷体字符识别,目标检测与识别,图像复原,图像压缩等等。

(4)智能信息管理系统。如股价预测,不动产价格预测,外汇,黄金等大宗产品价格预测,公司财务分析,地震及各种自然灾害预报等等。

其中最核心的是反向传播网络(Back  Propagation  Network),简称BP网络。本文介绍了运用matlab工具箱确定隐层神经元的个数和构造BP神经网络,并用两组样本对该神经网络进行训练,然后运用训练后的网络对英文进行识别。






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