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1、计算机与现代化2009年第1期JISUANJIYUXIANDAIHUA总第161期文章编号:100622475(2009)0120063203基于BP神经网络的字符识别系统1234张可,张高燕,吴苏,范海菊(1.南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏南京210016;2.北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875;3.哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001;4.河南师范大学计算机与信息技术学院,河南新乡453007)摘要:基于BP神经网络设计了一个字符识别系统。首先,对字符图像进行二
2、值化处理,构造输入向量矩阵。其次,通过选取初始权值、隐层节点数和权值学习算法,创建BP神经网络,对样本数据进行训练,之后对加有噪声的样本再次进行训练,以提高网络的鲁棒性。最后进行仿真测试并制作图形用户界面GUI来模拟与演示该系统。仿真结果显示,该BP网络对噪声系数小于0.8的字符识别率可达95%,且网络训练时间可接受。关键词:BP神经网络;GUI;字符识别;鲁棒性中图分类号:TP311.52文献标识码:ASystemofCharacterRecognitionBasedonBack2propagationNeur
3、alNetwork1234ZHANGKe,ZHANGGao2yan,WUSu,FANHai2ju(1.CollegeofInformationScienceandTechnology,NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Nanjing210016,China;2.CollegeofInformationScienceandTechnology,BeijingNormalUniversity,Beijing100875,China;3.CollegeofCom
4、puterScienceandTechnology,HarbinEngineeringUniversity,Harbin150001,China;4.CollegeofComputerandInformationTechnology,HenanNormalUniversity,Xinxiang453007,China)Abstract:ThisarticledesignsacharacterrecognitionsystembasedontheBack2Propagationneuralnetwork.First
5、,thecharacterimageisprocessedinbinarytoconstructtheinputvectormatrix.Second,bychoosingtheinitialweight,thenumberofhidenodesandthelearningalgorithmofweight,aperfectBPneuralnetworkiscreated.Andthenthenetworkcarriesonthetrainingtothesampledataandafterwardstothes
6、amplewithnoiseoncemore,toenhancethenetworkrobustness.Finally,itcarriesonthesimulationtestandmanufacturesgraphicaluserinterfacetosimulateanddemonstratethissystem.ThesimulationresultshowsthatthecharacterrecognitionrateofthisBPnetworkispossibletoreach95%withthen
7、oisefactorlessthan0.8,andthetrainingtimeisacceptable.Keywords:BPneuralnetwork;GUI;characterrecognition;robustness基于字符结构的识别法及模板匹配法来进行处理,前0引言者一般更适用于字母和数字的识别;后者程序实现起为了解决计算机对字符的自动识别问题,使计算来比较容易,但识别精度不高。为了提高识别率,就机达到真正智能化,人们对计算机的自动识别进行了必须寻求新的方法和途径。近年来,BP神经网络技多年研究,并取
8、得了很大的进步。字符识别一般通过术取得了巨大发展,它是一种前馈型神经网络,具有收稿日期:2007205211基金项目:河南省自然科学基金资助项目(0511011500)作者简介:张可(19842),女,河南三门峡人,南京航空航天大学信息科学与技术学院硕士研究生,研究方向:图像处理;张高燕(19872),女,河南三门峡人,北京师范大学信息科学与技术学院硕士研究生,研究方向:
