字符识别中改进的神经网络算法设计

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如何提高字符识别的速度和准确率在车牌识别系统中是很关键的问题。传统的BP算法可以实现非线性函数的映射,经过有监督式的学习规则可以达到比较好的识别效果。但是BP算法识别速度慢,而且容易陷入局部最小。引入动量因子可以平滑误差曲面梯度方向剧烈变化的作用,从而在一定程度上解决了局部最小值的问题。仿真结果表明了该算法的有效性。
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