基于神经网络的印刷体数字字符的识别  

Printed numeric character recognigion based on neural network

作　　者：周泽华[1] 胡学友[1] 谭敏[1] 张为堂[1] 

机构地区：[1]合肥学院电子信息与电气工程系,合肥230601

出　　处：《自动化与仪器仪表》2009年第5期110-112,共3页Automation & Instrumentation

基　　金：安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2009A55);合肥学院科研发展基金重点项目(09KY02ZD);合肥学院自然科学研究发展基金一般项目(09KY02ZR)资助

摘　　要：提出了一种基于BP网络的印刷体数字字符的识别方法。通过对BP网络的研究与学习,设计了一种结构合理,收敛速率快的BP网络。实验结果表明,该方法对标准的印刷体数字字符的识别率达到了100%,对有1～3度倾斜角度的字符识别率也达到了96%以上。Amethod based on BP neural network was put forward to realize printed numeric character diagnosis, with satisfied results in experimental test. The rate reaches 100% for standard printed numbers and more than 96% for tilt character with 1-3 angles.

关 键 词：神经网络 BP网络 印刷体数字字符识别 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]