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在MATLAB中构建脱机手写文字识别系统,并利用Levenberg-Marquardt算法对标准BP神经网络的阈值和权值进行优化.经过仿真实验,证明该改进方法克服了在识别过程中BP网络存在的训练时间长、收敛速度慢等缺点,并且提高了系统的识别率,是一种有效可行的BP网络改进方法.
基于改进BP神经网络的脱机手写文字识别
【摘 要】
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在MATLAB中构建脱机手写文字识别系统,并利用Levenberg-Marquardt算法对标准BP神经网络的阈值和权值进行优化.经过仿真实验,证明该改进方法克服了在识别过程中BP网络存在的训
【机 构】
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新疆大学电气工程学院
【出 处】
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电视技术
【发表日期】
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2014年13期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60063002);新疆自治区高校重点科研项目(XJEDU2007108);校级精品课程实验室
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