【摘 要】
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针对车牌字符图像进行特征提取与识别算法的研究。使用BP神经网络识别算法建立车牌字符图像的识别。由于常规BP神经网络算法本身存在训练过程容易陷入局部最小值、收敛效率低
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州理工大学
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针对车牌字符图像进行特征提取与识别算法的研究。使用BP神经网络识别算法建立车牌字符图像的识别。由于常规BP神经网络算法本身存在训练过程容易陷入局部最小值、收敛效率低以及网络结构参数不易确定等缺点。另外，BP网络结构参数的选取对算法的性能影响很大，而参数的选取通常是根据经验公式选取的，存在很大的随机性和盲目性，使算法的性能无法得到保证。因此该文使用收敛速度快、适用于全局搜索的PSO优化算法对BP神经网络算法的性能进行优化，研究一种双粒子群优化的改进BP神经网络算法。最后通过车牌识别实验对识别算法进行研究，结
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