基于神经网络的带噪声英文字母和数字识别  

Recognition of English Letters and Numbers with Noise Based on Neural Network

作　　者：牛慧娟[1] 汪森霖[1] 

机构地区：[1]广州涉外经济职业技术学院,广州510540

出　　处：《现代计算机》2008年第10期59-63,共5页Modern Computer

摘　　要：应用神经网络的方法,设计了一个432-26-36结构的三层BP训练网络,来识别具有一定噪声的26个大写英文字母及10个阿拉伯数字,并考察了网络初始参数对于收敛速度的影响,通过多次对试验结果的比较选取了最佳隐层节点个数。系统用MatLab进行仿真实现,试验结果表明该系统能够对具有一定噪声的大写英文字母和数字进行非常好的识别。Applies the neural network to design a tri-level Back-Propagation network with a 432-26- 36 structure, and uses this network to recognize 26 upper case letters in English and 10 Arabic numerals with some noise, at the same time, tests the influence of the network＇s initial parameters to the speed of convergence, through comparing the results of many trials, chooses the best number of hidden nodes. This system uses MatLab to simulate, and the results of trials shows it can recognize the upper case letters in English and the numbers efficiently.

关 键 词：英文字母识别 数字识别 BP网络 MATLAB 噪声 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.4[自动化与计算机技术—控制科学与工程]