计算机与数字工程
計算機與數字工程
계산궤여수자공정
COMPUTER & DIGITAL ENGINEERING
2007年
11期
173-175
,共3页
签名认证%BP神经网络%变步长%伪造签名
籤名認證%BP神經網絡%變步長%偽造籤名
첨명인증%BP신경망락%변보장%위조첨명
介绍签名认证系统中基于统计特征向量的BP神经网络分类器的设计,改进BP学习算法,加快训练的收敛速度.利用构造的伪造签名样本和真实签名样本进行训练确定神经网络各层节点的权值,妥善地解决由于人为的伪造样本缺乏,阻碍神经网络分类器的实际应用的问题.试验结果表明,所设计的神经网络分类器在签名认证系统中取得了较好的认证结果.
介紹籤名認證繫統中基于統計特徵嚮量的BP神經網絡分類器的設計,改進BP學習算法,加快訓練的收斂速度.利用構造的偽造籤名樣本和真實籤名樣本進行訓練確定神經網絡各層節點的權值,妥善地解決由于人為的偽造樣本缺乏,阻礙神經網絡分類器的實際應用的問題.試驗結果錶明,所設計的神經網絡分類器在籤名認證繫統中取得瞭較好的認證結果.
개소첨명인증계통중기우통계특정향량적BP신경망락분류기적설계,개진BP학습산법,가쾌훈련적수렴속도.이용구조적위조첨명양본화진실첨명양본진행훈련학정신경망락각층절점적권치,타선지해결유우인위적위조양본결핍,조애신경망락분류기적실제응용적문제.시험결과표명,소설계적신경망락분류기재첨명인증계통중취득료교호적인증결과.
