信號與信息處理專業(yè)畢業(yè)論文[精品論文]一種基于lm-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫體數(shù)字識別系統(tǒng)(文件)
【正文】 M數(shù)值優(yōu)化法的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為核心識別分類器，對點陣輸入向量進行分類識別而確定出最后的識別結(jié)果。 分類識別器采用了 LMBP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。日常生活中會遇到各種各樣的數(shù)字信息需要錄入到計算機中去，如大規(guī)模的數(shù)據(jù)統(tǒng)計、財務(wù)、稅務(wù)、金融及郵件分揀等。 在預(yù)處理方面，本文著重研究了帶折線型斷筆的字符的斷筆連接問題，提出了一種端點特征提取法，結(jié)合 DDA 算法，形成了一種能連接多種折線型斷筆的新方法。對傳統(tǒng)的 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法進行了研究，采用綜合優(yōu)化訓(xùn)練算法，使用 LM 數(shù)值優(yōu)化算法進行權(quán)值與閾值修正，并引入了自適應(yīng)調(diào)節(jié)參數(shù)，靈活地調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方式。因此手寫體數(shù)字識別有著廣泛的應(yīng)用前景，對其進行研究有著重要的現(xiàn)實意義。此外，針對二值圖像的特點，修改了傳統(tǒng)中值濾波法的具體運算方法，提出了一套快速的運算規(guī)則。 識別系統(tǒng)對美國郵政管理局（ USPS）手寫體數(shù)字圖像庫分別進行了傳統(tǒng) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 LMBP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試實驗，傳統(tǒng) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最好識別率為 ％，LMBP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別率達到了 ％，實驗結(jié)果表明該系統(tǒng)對手寫數(shù)字具有較高的識別率。閩 AZ箾 FTP 鈦 X飼 ?狛 ]P ?燚\? 琯嫼 b?袍 *﹁甒 ?]颙嫯 39。如還不能顯示，可以聯(lián)系 我 q q 1627550258 ，提供原格式文檔。 分類識別器采用了 LMBP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該識別方法以圖像預(yù)處理和一定的字符特征提取為基礎(chǔ)，采用結(jié)合了 LM數(shù)值優(yōu)化法的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為核心識別分類器，對點陣輸入向量進 行分類識別而確定出最后的識別結(jié)果。 光學(xué)字符識別是 20 世紀 20 年代逐步發(fā)展起來的一門自動化技術(shù)。另外，使用形態(tài)學(xué)膨脹技術(shù)粗化細化后的字符，均勻化了字符筆畫，用做分類器的輸入。 本文對手寫數(shù)字識別技術(shù)進行了研究和探討，采用基于 LMBP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的手寫數(shù)字識別方法。 識別系統(tǒng)對美國郵政管理局（ USPS）手寫體數(shù)字圖像庫分別進行了傳統(tǒng) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 LMBP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試實驗，傳統(tǒng) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最好識別率為 ％，LMBP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別率達到了 ％，實驗結(jié)果表明該系統(tǒng)對手寫數(shù)字具有較高的識別率。此外，針對二值圖像的特點，修改了傳統(tǒng)中值濾波法的具體運算方法，提出了一套快速的運算規(guī)則。因此手寫體數(shù)字識別有著廣泛的應(yīng)用前景，對其進行研究有著重要的現(xiàn)實意義。對傳統(tǒng)的 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法進行了研究，采用綜合優(yōu)化訓(xùn)練算法，使用 LM 數(shù)值優(yōu)化算法進行權(quán)值與閾值修正，并引入了自適應(yīng)調(diào)節(jié)參數(shù)，靈活地調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方式。 在預(yù)處理方面，本文著重研究了帶折線型斷筆的字符的斷筆連接問題，提出了一種端點特征提取法，結(jié)合 DDA 算法，形成了一種能連接多種折線型斷筆的新方法。日常生活中會遇到各種各樣的數(shù)字信息需要錄入到計算機中去，如大規(guī)模的數(shù)據(jù) 統(tǒng)計、財務(wù)、稅務(wù)、金融及郵件分揀等。 分類識別器采用了 LMBP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該識別方法以圖像預(yù)處理和一定 的字符特征提取為基礎(chǔ)，采用結(jié)合了 LM數(shù)值優(yōu)化法的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為核心識別分類器，對點陣輸入向量進行分類識別而確定出最后的識別結(jié)果。 光學(xué)字符識別是 20 世紀 20 年代逐步發(fā)展起來的一門自動化技術(shù)。另外，使用形態(tài)學(xué)膨脹技術(shù)粗化細化后的字符，均勻化了字符筆畫，用做分類器的輸入。 本文對手寫數(shù)字識別技術(shù)進行了研究和探討，采用基于 LMBP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的手寫數(shù)字識別方法。 識別系統(tǒng)對美國郵政管理局（ USPS）手寫體數(shù)字圖像庫分別進行了傳統(tǒng) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 LMBP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試實驗，傳統(tǒng) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最好識別率為 ％，LMBP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別率達到了 ％，實驗結(jié)果表明該系統(tǒng)對手寫數(shù)字具有較高的識別率。
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