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基于Hopfield神经网络的字符识别

Characters Identification Based on Hopfield Neural Network

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【作者】 何聪孙松

【Author】 HE Cong1 SUN Song2(1 School of Automation,Wuhan University of Technology,Wuhan Hubei 430070;2 School of Electrical and Electronic Information Engineering,Huangshi Institute of Technology,Huangshi Hubei 435003)

【机构】 武汉理工大学自动化学院黄石理工学院电气与电子信息工程学院

【摘要】 噪声字符识别具有很好的应用前景,也是图像后期处理的基础。基于离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,通过修整噪声强度将0~9这10个数字和A~Z这26个大写英文字母正确的识别出来。仿真结果表明,当字符被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。

【Abstract】 Identification of the noise characters have a good application prospect and it is also the basis for image post-processing.Based on the associative memory ability of discrete Hopfield neural network,and by triming intensity of the noise,ten digitals from 0 to 9 and twenty-six capital letters from A to Z can be identified correctly.The simulation results show that there is a good recognition result after the characters are disturbed by the noise.

【关键词】 Hopfield神经网络训练识别MATLAB
【Key words】 Hopfield neural networkpracticeidentificationMATLAB
  • 【文献出处】 黄石理工学院学报 ,Journal of Huangshi Institute of Technology , 编辑部邮箱 ,2011年03期
  • 【分类号】TP183
  • 【被引频次】9
  • 【下载频次】322
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