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基于hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識別算法研究-閱讀頁

2025-07-12 18:44本頁面
  

【正文】 有聯(lián)想記憶和優(yōu)化計算兩種。優(yōu)化計算是指當某一問題存在多種解法時,可以設(shè)計一個目標函數(shù),得到尋求滿足這一目標函數(shù)的最優(yōu)解法。 基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識別本次試驗經(jīng)過兩次對比,使得字符識別的作用更加明顯,通過代碼來實現(xiàn)(代碼在附錄2),主要步驟如下: 網(wǎng)絡(luò)的建立(1)導(dǎo)入待記憶模式;可得到相關(guān)的圖片,如圖4.圖42 字符識別的應(yīng)用 網(wǎng)絡(luò)測試(1) 導(dǎo)入待記憶模式;(2) Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想記憶——字符識別;(3) 清空環(huán)境變量(4) 數(shù)據(jù)導(dǎo)入;(5) 訓(xùn)練樣本(目標向量);(6) 創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò),數(shù)字1和2的帶噪聲數(shù)字點陣(固定法)和數(shù)字1和2的帶噪聲數(shù)字點陣(隨機法);(7) 進行數(shù)字識別,分別為測試向量的個數(shù)以及測試的步數(shù);(8) 顯示結(jié)果,如圖5。對每一種不同方差的白噪聲,產(chǎn)生100組含有該類型噪聲的樣本,然后利用這些樣本對識別網(wǎng)絡(luò)進行仿真,根據(jù)仿真結(jié)果計算出100組樣本的誤識率。本文對26個大寫字母進行識別,通過改變仿真時間步數(shù)n,得到不同的識別曲線,這里n分別取為10到50,由仿真結(jié)果可看出,網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過n步仿真后,隨著噪聲均方差的逐步變大,網(wǎng)絡(luò)的誤識率呈上升趨勢,網(wǎng)絡(luò)的誤識率很小。當仿真時間步數(shù)達到一定值時,系統(tǒng)的誤識率曲線就基本趨于同一曲線。首先我們對該實驗所采用的樣本集進行了簡單的說明;接著我們介紹實驗所需要的環(huán)境;最后,我們選取了一些測試圖片進行了實驗,并展示和分析了測試圖片的實驗結(jié)果。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(xué)科的具有研究意義的一個課題。本論文針對當前信息技術(shù)領(lǐng)域熱門的話題——字符識別,對基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識別算法進行研究?;诶碚摰姆治龊蛯嵺`的結(jié)果,說明了該字符識別算法還是具有一定的有效性和可靠性的。雖然,目前字符識別所使用的特征中Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)相對較好,但對于字符識別實際效果來說,我們還有較大的改進空間。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)。致謝語十分感謝我的指導(dǎo)老師蔡國榕老師對本人悉心的幫助和指導(dǎo),在該課題論文的完成過程中,從論文選題、文章結(jié)構(gòu),以及最后的反復(fù)修改定稿,這都是在蔡國榕老師細心的點撥下進行,這期間凝聚著蔡國榕老師辛勤的汗水和大量的心血。我不是您最出色的學(xué)生,而您卻是我最尊敬的老師。在此,我謹向尊敬的蔡國榕老師致以最真誠的謝意!同時,我也感謝學(xué)校、學(xué)院為我完成畢業(yè)設(shè)計所提供的良好的環(huán)境。 [參考文獻][1] [D].西安:西安建筑科技大學(xué),2004.[2] [J].山東理工大學(xué)(自然科學(xué)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(xué)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(xué)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(xué)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
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