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matlab编程代做highspeedlogic★基于神经网络的手写体数字识别说明

时间:2015-9-26 22:49:37 点击:

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一、      选题意义和可行性分析

计算机的诞生可说是人类历史上一次伟大的发明,可是对计算机进一步发掘研究的脚步一直都没有停止过,人们不满足于只让电脑进行计算等一些简单的简单却繁杂的操作,让电脑越来越趋向于会思考的人脑才是科学家们所追求的。

人类从小便开始读书识字,对于电脑来说也要经过先识字的最基础步骤。最早的磁带输入到键盘鼠标输入,都不能直观的显示,所以科学家们像人类一样能识别手写体,这样能让计算机更好的,更快的为人类的生产生活做贡献。仅仅是简单的数字识别在许多领域都有很重要的应用,例如,邮政编码的识别、报表或银行支票上数字的识别以及汽车牌照数字自动识别等。

同样的数字还可分为打印体、手写体等等,识别打印体会比手写体识别容易,但手写体识别更为实用。而后者又分为在线手写体识别和离线手写体识别。在线手写体识别系统通过记录文字图像抬笔、落笔、笔记上各像素的空间位置,以及各笔段之间的时间关系等信息,对这些信息进行处理。而离线手写体的识别相对于在线手写体识别而言,没有笔划信息,因此难度更大、应用更广泛。

由此,慢慢诞生人工智能这一学科,从开始的杂乱无章、不统一到1987年电气和电子工程师学会召开并成立国际神经网络学会,神经网络的理论研究和实际应用进入了一个蓬勃的发展时期[1]

人工神经元网络是生理学上的真实人脑神经网络的机构和功能,以及若干基本特性的某种理论抽象、简化和模拟而构成的一种信息处理系统。从构造上大致可分为最简单的感知器网络、多层前馈型神经网络、反馈型神经网络和自组织神经元网络等。

由于神经网络具有可并行计算、分布式信息存储自适应和学习能力强等优点,在很多领域获得了极其广泛的应用。尤其是BP网络,即反向传播网络,其应用最为广泛。BP网络是利用非线性可微分函数进行权值训练的多层网络,在函数逼近、模式识别、信息分类及数据压缩等领域得到了广泛的应用。

但是神经网络学习过程的算法在数学计算上都比较复杂,过程也比较繁琐,容易出错。因此,采用计算机辅助进行神经网络设计与分析成了必然的选择。目前,在比较成熟的神经网络软件包中,MATLAB的神经网络工具箱应用最为广泛。MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称,它可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

附件下载:2015092682224857.doc

 

作者:highspeedlogic 来源:highspeedlogic
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