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1、第24卷第2期郑州轻工业学院学报(自然科学版)Vol.24No.22009年4月JOURNALOFZHENGZHOUUNIVERSITYOFLIGHTINDUSTRY(NaturalScience)Apr.2009文章编号:1004-1478(2009)02-0060-03基于BP人工神经网络的数字字符识别叶喜民,廖文军(新乡学院计算机与信息工程学院,河南新乡453003)摘要:提出一种基于BP人工神经网络来识别含有噪声的数字字符的方法.通过对BP网络模型进行训练,并选择纯净和带有噪声的数字字符组成样本,借助Matlab710实现数字字符识别,识别率
2、为96%,达到了设计要求.关键词:数字字符识别;人工神经网络;BP算法中图分类号:TP29文献标志码:ANumbercharacterrecognitionbasedonBPartificialneuralnetworkYEXi2min,LIAOWen2jun(Dept.ofComp.andInfor.Eng.,XinxiangUniv.,Xinxiang453003,China)Abstract:BasedonBPartificialneuralnetwork,amethodforrecognitionofthenumbercharactersco
3、ntai2ningnoisewasproposed.Trainedwithpuresamplesandnoisesamplesofthenumbercharacters,thedigitalcharacterswererecognied,usingwithMatlab710recognitionratereaches96%,whichmeetsthedesignre2quirement.Keywords:numbercharacterrecognition;artificialneuralnetworks;BPalgorithm自学习能力,是进行数字
4、字符识别的很好的选择.0引言Matlab615或710版本涉及的网络模型有感知有噪声的数字字符识别是模式识别领域的一器、线性网络、BP网络、径向基函数网络、自组织网项传统课题.数字识别不是一个孤立的问题,而是络和回归网络等,目前人工神经网络模式识别方法模式识别领域的基本问题.具体条件不同,解决的主要采用BP算法.本文针对基于BP算法的网络理方法也不尽相同.人工神经网络是一门新兴的交叉论模型,应用Matlab7.0中的神经网络工具箱中的学科,处理信息的方式不同于以往的符号逻辑系BP工具函数实现含有噪声的数字字符识别.统,具有一些独特的性质:如信息的分布
5、式存储和1BP网络模型的设计并行处理,信息存储与处理合一,具有自组织、自学习能力等,因而已经被广泛应用于模式识别、信号BP网络模型的拓扑结构大多为三层的前馈阶[2]处理、知识工程、专家系统、优化组合、智能控制等层网络,包含输入层、隐藏层和输出层,各层之间[1]方面.人工神经网络模式识别方法速度较快,分实行全连接,层内神经元之间无连接.网络输入层类能力强,具有良好的容错能力、并行处理能力和的神经元个数与待识别模式的特征向量维数相等,收稿日期:2008-11-27作者简介:叶喜民(1982—),男,湖北省孝感市人,新乡学院讲师,主要研究方向为计算机科学与
6、技术.第2期叶喜民等:基于BP人工神经网络的数字字符识别·61·每个神经元对应特征向量的一维分量,输出层的神于总体优化.α过大则增益过大,α过小又起不到促经元个数与该网络要识别的模式集合中的模式个进网络一致优化的作用.数相等,每个神经元对应模式集合中的一个模式.本实验设计的网络具有35个输入节点和10个BP算法是非循环多级网络的训练算法.输出神经元,采用输入在(0,1)范围的对数S型激神经元网络输入为活函数2层logsig/logsig网络,这种网络对于0―1net=x2w2+x2w2+x3w3+⋯+xnwn型布尔值非常合适.实验网络取35-5-10
7、的结构,[3]其中,x1,x2,⋯,xn为该神经元接收的输入;w1,w2,隐含层凭经验取5个神经元.如果需要网络有更⋯,wn分别是它们对应的联接权.高的辨识精度,可以再增加一些隐含层神经元数.神经元的网络输出为2应用Matlab7.0编制数字识别程序1o=f(net)=-net1+e设计一个BP神经网络,使它能够识别10个数输出层权调整为字.这意味着每当给训练的网络一个表示是数字wpq=wpq+Δwpq(可能含有噪声)的输入时,网络能够在输出端正确其中地识别出该数字.Δwpq=αδqop=αf′n(netq)(yq-oq)op=考虑到7×5矩阵的布尔
8、值可以清楚地表达出αoq(1-oq)(yq-oq)op每个数字,例如数字0可以表示为隐藏层权调整为01110
