基于BP神经网络的印刷体数字识别研究  

Research based on BP Neural Network Printing Digital Recognition

作　　者：张珍荣[1] 

机构地区：[1]江西理工大学机电工程学院,江西赣州341000

出　　处：《科技广场》2012年第3期24-26,共3页Science Mosaic

摘　　要：BP神经网络是一种误差逆传播算法训练的多层前馈网络,具备网络学习能力强、输入/输出模式映射关系存贮量大、事先不需要描述输入/输出映射关系等诸多优点的数学方程。本文通过BP神经网络的介绍,利用不变矩特征提取方法设计一种有效的BP神经网络印刷体数字识别演示系统,对印刷体数字识别的深入研究具有一定的指导意义。The BP neural network ls a Kind of error back propagationalgorithm training multilayernetwork, with the advantages of strong network learning ability, a large storage of input/output model mapping, no need to describe in advance the input/output mapping, etc.. Through the introduction of the BP neural network, using the same moment feature extraction is an effective BP neural network numeral recognition demonstration system, and has certain guiding significance to the in-depth study of the numeral recognition.

关 键 词：BP神经网络 印刷体数字 不变矩 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]