基于BP神经网络的数字字母识别系统设计——系统的MATLAB实现【毕业论文】

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时间:2017-08-05

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1、毕业设计(20__届)基于BP神经网络的数字字母识别系统设计——系统的MATLAB实现摘要本课题利用MATLAB将应用于数字识别的BP神经网络结构程序化,并进行仿真实验,考察网络结构对系统实时性、识别效果的影响以及初始权值对收敛速度的影响,选取最佳的隐层节点数和权值初始化函数,实现了基于BP神经网络的数字识别系统。实验结果表明该系统能够实现对数字的有效识别关键词:数字识别,BP神经网络,MATLAB仿真AbstractInthispaper,MATLABisusedtoprogramtheBPneuralnetwo

2、rkstructurewhichisappliedtodigitrecognitionandconductsimulationexperiment.Forfulfillingtherealtimeandveracitydemandsofdigitrecognition,thestructureofneuralnetworksisresearched.Theinfluenceofinitialweightsonconvergentspeedisalsoconsidered.Selectthebesthiddenlay

3、ernodenumberandweightinitializationfunction,realizedthedigitrecognitionsystembasedonBPneuralnetwork.Experimentalresultsdemonstratethatthesystemworkswellindigitrecognition.KeyWords:digitrecognition,BPneuralnetwork,MATLABsimulation目录1引言..........................

4、....................................12神经网络..........................................................22.1人工神经元......................................................22.2人工神经网络....................................................22.2.1人工神经网络的定.....................

5、........................22.2.2人工神经网络的工作原理.......................................22.2.3人工神经网络的特征...........................................32.2.4几种典型的神经网络简介.......................................42.2.5人工神经网络的发展前景.......................................43BP神经网络..

6、......................................................53.1BP神经网络概述.................................................53.2BP算法.........................................................53.2.1BP算法的学习方式............................................53.2.2BP算法的主要思想......

7、......................................53.2.3BP算法的组成................................................63.2.4BP算法的不足及解决办法......................................73.3BP算法在数字识别中的应用.......................................84软件开发环境和平台......................................

8、........104.1MATLAB概述....................................................104.2MATLAB语言特点................................................104.3MATLAB中的神经网络工具箱........................

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