【正文】 ........... 5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ..................................................................................................................... 5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 ........................................................................................................ 5 人工神經(jīng)元模型 ............................................................................................................. 6 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ........................................................................................................ 8 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí) ............................................................................................................. 8 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 ................................................................................................................ 9 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要能力 ................................................................................................ 9 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ............................................................................................................ 9 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn) ...................................................................................................... 13 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法流程 ................................................................................................... 14 3 模板匹配法原理 ........................................................................................ 15 理論基礎(chǔ) ........................................................................................................................... 15 兩類(lèi)別 ............................................................................................................................ 15 多類(lèi)別 ............................................................................................................................ 15 實(shí)現(xiàn)步驟 ........................................................................................................................... 16 4 特征的提取 ................................................................................................ 17 特征選擇 ........................................................................................................................... 17 位圖數(shù)據(jù)的提取 .............................................................................................................. 17 特征的提取 ...................................................................................................................... 18 5 數(shù)字 (字母 )識(shí)別軟件的實(shí)現(xiàn) ...................................................................... 19 特征保存與提取 .............................................................................................................. 19 特征保存模塊 ................................................................................................................ 19 特征的提取模塊 ............................................................................................................ 21 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)模塊 ................................................................................................... 22 桂林電子科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）報(bào)告用紙 輸入量的選擇 ................................................................................................................ 23 輸出量的選擇 ................................................................................................................ 24 輸入輸出數(shù)據(jù)的歸一化處理 ........................................................................................ 24 初使權(quán)值的設(shè)計(jì) ............................................................................................................ 25 隱層數(shù)的設(shè)計(jì) ................................................................................................................ 25 隱層結(jié)點(diǎn)數(shù)的設(shè)計(jì) ........................................................................................................ 26 輸出結(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì) ............................................................................................................ 26 訓(xùn)練方式的選擇 ............................................................................................................ 27 ................................................................................................................. 27 6 界面設(shè)計(jì) .................................................................................................... 29 位圖編輯控件的實(shí)現(xiàn) ....................................................................................................... 30 界面中線程的應(yīng)用 ........................................................................................................... 31 7 系統(tǒng)測(cè)試 ..................................................................................................... 33 謝 辭 ............................................................................................................. 34 參考文獻(xiàn) ......................................................................................................... 35 附 錄 1 .................................................................................................................................. 36 附 錄 2 .................................................................................................................................. 37 桂林電子科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）報(bào)告用紙 第 1 頁(yè) 共 37 頁(yè) 1 緒論 引言 手寫(xiě)數(shù)字 (字母 )識(shí)別 (Handwritten Numeral Recognition)是光學(xué) 識(shí)別技術(shù) (OCR)的一種 ，它 研 究的是利用 現(xiàn)代 計(jì)算機(jī)自動(dòng) 識(shí)別 人手寫(xiě)在紙張上的數(shù)字 或字母 。 本文研究的對(duì)象是用鼠標(biāo)手寫(xiě)的數(shù)字和字母 ，并且 使用了已經(jīng)存在的 300 多 張圖片作為樣本數(shù)據(jù) 進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和特征提取 過(guò)程的測(cè)試。 本文對(duì)數(shù)字與字母的識(shí)別進(jìn)行了研究 ，并設(shè)計(jì)了一個(gè)基于 bp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模板匹配法的手寫(xiě)數(shù)字與字母的識(shí)別系統(tǒng)。雖然在過(guò)去的幾十年中人們提出了很多識(shí)別方法，但至今仍然沒(méi)有一種方法能夠達(dá)到理想的識(shí)別效果。在樣本圖片中的字形可能大小、位置都不一樣，為了統(tǒng)一圖片中字 符的樣式，會(huì)首先 對(duì)圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取到圖片中有用的數(shù)據(jù)以使所有的手寫(xiě)數(shù)字在模板中有相同的形式。 template matching。如手寫(xiě)數(shù)字的識(shí)別，就是將手寫(xiě)的數(shù)字分到具體的數(shù)字類(lèi)別中。 手寫(xiě)數(shù)字字母識(shí)別作為現(xiàn)當(dāng)今社會(huì)的 一個(gè)重要的應(yīng)用方面，對(duì)此研究有著重要的意義： (1).數(shù)字是 全 世界 唯一的通用的符號(hào)， 對(duì)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的控究成果，可以無(wú)國(guó)界的應(yīng)用 ， 并且各圖的科學(xué)研究可以互相借鑒，吸取長(zhǎng)處。 基于判別函數(shù)法的分類(lèi)器主要有基于概率統(tǒng)計(jì)的分類(lèi)法和幾何分類(lèi)法。 使用模板匹配法 實(shí)現(xiàn) 容易在本系統(tǒng)中的數(shù)字識(shí)別 表現(xiàn)良好。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有如下特點(diǎn) ： 桂林電子科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）報(bào)告用紙 第 3 頁(yè) 共 37 頁(yè) 分布存儲(chǔ) 及 容錯(cuò)性 。這就是網(wǎng)絡(luò)具有容錯(cuò)性和聯(lián)想記憶功能，自然是