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1、实用标准文案人工智能系别:计算机系专业:计算机科学与技术班级:0701班姓名:李玉茹学号:2007151115指导老师：严武军精彩文档实用标准文案1神经网络……………………………………………………………………………………..摘要……...…………………………………...…………………………………………………关键词……...……………………………………………………………………………………1.引言2BP神经网络……...……………………………………………………………………………3基于BP神经网络的手写数字识
2、别……...……………………………………………………3.1输入向量与目标向量……………………………………………………………………….3.2 BP神经网络的构建……………………………………………………………………….3.3 网络的训练………………………………………………………………………………4实验结果与分析…………………………………………………………………………….5 结论…………………………………………………………………………………………精彩文档实用标准文案基于BP神经网络的手写数字识别研究摘要：将B
3、P神经网络应用于手写数字识别,通过实验证实,该方法具有较高的识别率和可靠性.关键词:BP神经网络;模式识别;图像处理;特征提取1. 引言手写数字识别是光学字符识别技术的一个分支,研究如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸张上的阿拉伯数字.由于手写体数字的随意性很大,例如,字体的大小、倾斜、笔画的粗细等等,都会对识别结果造成影响.在过去的数十年中,研究者们提出了许多识别方法,取得了较大的成果.手写数字识别技术的实用性很强,例如在大规模数据统计(人口普查、例行年检)、财务、保险、税务、邮件分拣等应用领域中都有
4、广阔的应用前景.手写数字识别一般通过基于结构的识别法及模板匹配法来进行处理,但识别率和可靠性都不高.为了提高识别率,就必须寻求新的方法和途径.近年来,BP神经网络技术取得了巨大发展,它是一种前馈反向型神经网络,具有并行处理信息、自组织、自学习信息等优点,特别适用于模式识别领域.本文基于BP神经网络原理对手写数字进行识别,通过对1000个手写数字的识别,证实本方法在手写数字识别方面的有效性.2 BP神经网络神经网络的概念、原理和设计是受生物、特别是人脑神经系统的启发提出的.神经网络由大量简单的处理单元来模
5、拟真实人脑神经网络的机构和功能以及若干基本特性,是一个高度复杂的非线性自适应动态处理系统.BP网络是1986年由Rinehart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入(input)、隐层(hidelayer)
6、和输出层(outputlayer),如图1所示.精彩文档实用标准文案3 基于BP神经网络的手写数字识别3.1 输入向量与目标向量首先对手写数字图像进行预处理,包括二值化、去噪、倾斜校正、归一化和特征提取,生成BP神经网络的输入向量Alphabet和目标向量Tar2get.其中Alphabet选取40×10的矩阵,第1列到第10列代表0～9的数字.Target为10×10的单位矩阵,每个数字在其所排顺序位置输出1,其他位置输出0.3.2 BP神经网络的构建BP算法由数据流的前向计算(正向传播)和误差信号的
7、反向传播两个过程构成.正向传播时,传播方向为输入层→隐层→输出层,每层神经元的状态只影响下一层神经元.若在输出层得不到期望的输出,则转向误差信号的反向传播流程.通过这两个过程的交替进行,在权向量空间执行误差函数梯度下降策略,动态迭代搜索一组权向量,使网络误差函数达到最小值,从而完成信息提取和记忆过程.首先考虑正向传播,设输入层有n个节点,隐层有p个节点,输出层有q个节点.输入层与隐层之间的权值为vki,隐层与输出层之间的权值为wjk.隐层的传递函数为f1(x),输出层的传递函数为f2(x),则隐层节点的
8、输出为输出层节点的输出为通过式(1)和(2)可得BP神经网络完成n维到q维的映射.其次考虑反向传播.在反向传播中,需要对不理想的权值进行调整,BP神经网络的核心要务即在于调权.定义误差函数,设输入P个学习样本,用x1,x2,⋯,xp来表示.第p个样本输入网络得到输出ypj(j=1,2,⋯,q),其误差为精彩文档实用标准文案式中为期望输出.P个样本的全局误差为将式(3)代入得输出层权值的变化采用累计误差BP算法调整wjk使全局误差E变小,即式
