郑州轻工业学院学报（自然科学版）
鄭州輕工業學院學報（自然科學版）
정주경공업학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF ZHENGZHOU INSTITUTE OF LIGHT INDUSTRY(NATURAL SCIENCE)
2011年
4期
79-81
,共3页
数字字符识别%神经网络%BFGS拟牛顿算法%Matlab
數字字符識彆%神經網絡%BFGS擬牛頓算法%Matlab
수자자부식별%신경망락%BFGS의우돈산법%Matlab
针对传统数字字符识别算法收敛速度慢且有可能陷入局部极小值等问题,提出了将BFGS拟牛顿算法应用于舍噪数字字符识别:构造前馈型神经网络,调用Matlab神经网络工具箱中的训练函数trainbfg对网络进行训练.该算法收敛速度快、识别精度高,能够对含有一定噪声的数字字符进行识别,具有广阔的应用前景.
針對傳統數字字符識彆算法收斂速度慢且有可能陷入跼部極小值等問題,提齣瞭將BFGS擬牛頓算法應用于捨譟數字字符識彆:構造前饋型神經網絡,調用Matlab神經網絡工具箱中的訓練函數trainbfg對網絡進行訓練.該算法收斂速度快、識彆精度高,能夠對含有一定譟聲的數字字符進行識彆,具有廣闊的應用前景.
침대전통수자자부식별산법수렴속도만차유가능함입국부겁소치등문제,제출료장BFGS의우돈산법응용우사조수자자부식별:구조전궤형신경망락,조용Matlab신경망락공구상중적훈련함수trainbfg대망락진행훈련.해산법수렴속도쾌、식별정도고,능구대함유일정조성적수자자부진행식별,구유엄활적응용전경.
