【摘 要】
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该文对由两类网络构成的识别系统,均进行了研究与探讨.选用反向传播(BP)算法训练识别系统中的网络,针对传统BP算法的不足,着重在学习率和误差函数构成上进行了改进,实现了它
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该文对由两类网络构成的识别系统,均进行了研究与探讨.选用反向传播(BP)算法训练识别系统中的网络,针对传统BP算法的不足,着重在学习率和误差函数构成上进行了改进,实现了它们的自适应选择与调整.在预处理阶段,为加快处理速度,用简易化的最大方差法完成二值化阈值的自动选择,并提出一种改进的细化算法,使细化速度大大加快.特征抽取是特征输入识别系统的关键,作者选用了一组点特征和一组投影特征,从细节、局部及整体上概括了字符特点,经实验取得了较好的效果;如何训练大型神经网络是点阵输入网络识别系统的关键.作者采用比例式训练法解决了直接训练网络不易收敛的难题,且实验结果令人满意.针对单一网络识别能力的有限和不足,通过把不同种类或相同种类的单一网络进行不同的组合以提高系统整体性能的方法,并进行了实验,效果很好.
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