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本文采用人工神经网络群进行手写体数字识别,把多模式分类转化为二模式分类,降低了网络面临的函数逼近的复杂性,并运用改进BP算法对网络进行训练,提高了训练速度、改善了网络性能。实验表明采用此方法的识别系统在性能上优于单BP网络识别系统。
用BP网络群识别手写体数字的新方法
【摘 要】
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本文采用人工神经网络群进行手写体数字识别,把多模式分类转化为二模式分类,降低了网络面临的函数逼近的复杂性,并运用改进BP算法对网络进行训练,提高了训练速度、改善了网络性能。实验表明采用此方法的识别系统在性能上优于单BP网络识别系统。
【机 构】
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山东工业大学,山东工业大学
【出 处】
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山东通信技术
【发表日期】
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1995年02期
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