【正文】 32 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 3 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 3 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作流程 43 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在字符識別上的應(yīng)用 5 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在字符識別上的應(yīng)用 5 設(shè)計可以實現(xiàn)字符識別的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5 實現(xiàn)字符識別的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實驗結(jié)果 64 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測試驗與分析 6 問題的提出 7 基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識別 8 實驗結(jié)果分析 9 得出結(jié)論 10致謝語 12[參考文獻] 13_Toc3577909791 引言近年來，世界各地眾多學者對字符識別這個領(lǐng)域進行了深入的研究，各種字符識別算法已經(jīng)被大量應(yīng)用于交通管理、商業(yè)信息安全、郵政信息等領(lǐng)域。字符識別是指電子設(shè)備檢查紙上打印的字符，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然后用字符識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程；即對文本資料進行掃描，然后對圖像文件進行分析處理，獲取文字及版面信息的過程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量的處理單元互相連接而成的網(wǎng)絡(luò)。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行圖像處理也是一個活躍方向。當前，Hopfield網(wǎng)絡(luò)廣泛地應(yīng)用于優(yōu)化計算和聯(lián)想記憶。網(wǎng)絡(luò)中各神經(jīng)元彼此互相連接，即每個神經(jīng)元將自己的輸出通過連接權(quán)傳給其他神經(jīng)元，同時每個神經(jīng)元接受其他神經(jīng)元傳來的信息[7]。在對手寫數(shù)字圖像進行預(yù)處理時,引入了基于小波變換的圖像特征提取算法,該算法比像素級特征提取更能適應(yīng)數(shù)字變動性大的特點。 設(shè)計可以實現(xiàn)的字符識別的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將給出實現(xiàn)字符識別的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩個通用領(lǐng)域：1．民用應(yīng)用領(lǐng)域有：語言識別、圖像識別與理解、計算機視覺、智能機器人故障檢查、實時語言翻譯、企業(yè)管理、市場分析、決策優(yōu)化、物資調(diào)運、自適應(yīng)控制、專家系統(tǒng)、智能接口、神經(jīng)生理學、心理學和認知科學研究等。學習階段的任務(wù)是：給定m=1，.......，p個輸入樣本Vjm，按照Hebb學習規(guī)則 （32）調(diào)整好權(quán)Wij，使得存儲樣本成為系統(tǒng)的吸引子。從系統(tǒng)觀點看，該網(wǎng)絡(luò)的演變過程是一個非線性動力學系統(tǒng)，可以用一組非線性差分方程或微分方程來描述。Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用形式有聯(lián)想記憶和優(yōu)化計算兩種。結(jié)論字符識別是屬于信息技術(shù)領(lǐng)域的一個典型，是一個具有挑戰(zhàn)性的、跨學科的具有研究意義的一個課題。然而，在實際的使用中圖片的背景是多樣化的、圖片的清晰度普遍不高及拍攝的距離問題（距離的遠近不同會使車輛車牌的像素相差較大）。 [參考文獻][1] [D].西安：西安建筑科技大學，2004.[2] [J].山東理工大學(自然科學版),2005,31(1):2628.[3] Strela V, Heller P N, The application of multiwavelet filter banks to image processing. IEEE Trans Image Process, Vol8, ,1999. [4] 聞新. 周露等. MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真與應(yīng)用[M]. 北京: 科學出版社, 2003.[5] W S McCullonch,W A of the ideas immanent in nervous of Mathematical Biophysics，1943,5(4):115133[6] 飛思科技產(chǎn)品研發(fā)中心. [M]. 北京: 電子工業(yè)出版社, 2003:134139.[7] 韓力群. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、設(shè)計及應(yīng)用[M]. 北京: 化學工業(yè)出版社, 2002.[8] 袁曾任. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用[M]. 北京: 清華大學出版社, 1999.[9] J J networks and physical system with collective putational Natural Acadimic Science USA,1982,79(3):25542558[10] 馬向玲. 田寶國. Hopfield網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實例分析[J]. 計算機仿真, 2003. vol. 20, :6466[11] [J].計算機與數(shù)字工程，2012，40（4）：8589. 12