系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2008年
4期
752-754
,共3页
小波神经网络%特征提取%字符识别
小波神經網絡%特徵提取%字符識彆
소파신경망락%특정제취%자부식별
针对人工神经网络的特点,对传统BP算法进行了改进.采用小波神经网络方法,有效克服了传统BP算法在实际应用中学习收敛速度慢和容易出现局部极小点的缺点.以轮胎胎号字符识别为例,分别用投影法和Hu不变距方法进行特征提取,并将所提取的特征用作神经网络输入层的神经元.将所设计的小波神经网络经训练后用于胎号的识别.仿真结果表明,小波神经网络在字符识别方面是一个十分有效的方法.
針對人工神經網絡的特點,對傳統BP算法進行瞭改進.採用小波神經網絡方法,有效剋服瞭傳統BP算法在實際應用中學習收斂速度慢和容易齣現跼部極小點的缺點.以輪胎胎號字符識彆為例,分彆用投影法和Hu不變距方法進行特徵提取,併將所提取的特徵用作神經網絡輸入層的神經元.將所設計的小波神經網絡經訓練後用于胎號的識彆.倣真結果錶明,小波神經網絡在字符識彆方麵是一箇十分有效的方法.
침대인공신경망락적특점,대전통BP산법진행료개진.채용소파신경망락방법,유효극복료전통BP산법재실제응용중학습수렴속도만화용역출현국부겁소점적결점.이륜태태호자부식별위례,분별용투영법화Hu불변거방법진행특정제취,병장소제취적특정용작신경망락수입층적신경원.장소설계적소파신경망락경훈련후용우태호적식별.방진결과표명,소파신경망락재자부식별방면시일개십분유효적방법.
