【摘 要】
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针对公路上交通压力越来越大、汽车管理的效率越来越低的问题,提出了一种对汽车车牌进行智能数字识别的方法。该方法利用离散型Hopfield神经网络（DHNN）的联想记忆功能,首先,将
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针对公路上交通压力越来越大、汽车管理的效率越来越低的问题,提出了一种对汽车车牌进行智能数字识别的方法。该方法利用离散型Hopfield神经网络（DHNN）的联想记忆功能,首先,将具有完整信息的数字点阵输入到离散型Hopfield神经网络中,对网络进行训练;其次,用旋转、遮挡和施加高斯白噪声来模拟现实中汽车车牌在识别过程中所遇到的干扰;最后,将这些受到干扰影响而残缺不全的信息输入到神经网络中,让网络进行联想记忆。这三种数字识别的仿真结果表明,离散型Hopfield神经网络可以很好地将信息还原,并且收敛速度很
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