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本文提出了一种基于Hough变换优化的字符模式识别新方法,该方法把Hough变换应用于特征提取及RBF神经网络的参数确定中,实现了RBF神经网络的隐层节点数和数据中心值的自适应获取,提高了RBF神经网络的泛化能力。仿真结果表明:此改进的模式识别算法具有识别能力强,计算量小,识别速度快的优点,具有广阔的应用推广前景。