【英文题名】
Research and Implement of Cascade Neural Networks Handwritten Numeral Recognition
【作者】
韩征 ;
【导师】
盛立东 ;
【学位授予单位】
北京邮电大学 ;
【学科专业名称】
信号与信息处理
【学位年度】
2010
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
北京邮电大学
【网络出版投稿时间】
2010-10-25
【关键词】
模式识别 ;
神经网络 ;
BP算法 ;
神经网络级连 ;
手写数字识别 ;
【英文关键词】
Pattern Recognition ;
Neural network ;
BP Algorithm ;
Neural Networks Cascaded ;
Handwritten Numeral Recognition ;
【中文摘要】
思维学普遍认为,人类大脑的思维分为抽象(逻辑)思维、形象(直观)思维和灵感(顿悟)思维三种基本方式。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单,功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
手写体数字识别是多年来的研究热点,也是字符识别中的一个特别问题。手写体数字识别在特定的环境下应用特别广泛。当涉及到数字识别时,人们往往要求识别器有很高的识别可靠性,特别是有关金额的数字识别时,因此,针对这类问题的处理系统设计的关键环节之一,就是设计出高可靠性和高识别率的手写体数字识别方法。然而可以说还没有哪个手写体数字识别器达到完美的识别效果。
神经网络应用与手写数字识别的研究也从单一的神经网向集成的方向发展,由于神经网络集成能显著的提高系统的泛化能力,因此将集成神经网络应用于手写数字已成为研究的热点。
本文提出了一种基于BP神经网络的级联分组网络,在BP神经网络的基础上进一步完善整个识别网络的结构,用结构的合理设计提高识别系统的识别率,从而提高整个系统的...
【英文摘要】
Thinking Science generally thought that the human mind is divided into three basic ways of thinking that is abstract thinking (logical) thinking, the image (visual) thinking and inspiration (Epiphany). Simulation of artificial neural network like the second way people think. This is a non-linear dynamic system, its characteristic is the information distributed storage and parallel co-processing. Although the structure of a single neuron is extremely simple, limited functionality, a large number of n...
【更新日期】
2010-12-09
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