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人工神經網路
頁數 44 字數 22434
摘要人工神經網路是由一些類似人腦神經元的簡單處理單元相互連線而成的複雜網路。已湧現出許多不同型別的ann及相應的學習演算法，其中bp(或ebp-error back propagation)網路及學習演算法得到了廣泛關注和研究，並在模式識別與分類、機械人控制、資料壓縮等領域取得了許多有意義的應用成果。
在認真地研究了精神網路的基本原理和機制的基礎上，結合手寫體數字識別這一具體課題，提出了用精神網路方法來實現手寫體數字識別的方案。在自由手寫體數字識別方面，許多研究工作者使用ann 技術做了不少嘗試，有了較大的進展。
目 錄目錄1
第一章緒論3
第二章神經網路4
2.1神經網路的發展和應用4
2.1.1神經網路的產生4
2.1.2神經網路的發展5
2.1.3神經網路的應用6
2.2人工神經網路實現原理7
2.2.1 人工神經元7
2.2.2人工神經網路的基本原理及構成8
2.2.3幾種典型的神經網路簡介8
2.3神經網路的相關知識10
2.3.1人工神經網路的基本特徵10
2.3.2神經網路的學習方式11
2.3.3人工神經網路的實現及應用舉例12
2.3.4人工神經網路的發展前景13
第三章 bp網路14
3.1 bp 演算法14
3.1.1 bp演算法的主要思想14
3.1.2 bp演算法的組成14
3.1.3 bp網路的一般學習演算法15
3.2 bp學習演算法的侷限性與對策17
3.2.1 bp學習演算法存在的侷限性17
3.2.2克服bp學習演算法的對策18
3.3對bp演算法的改進21
3.3.1改進誤差函式21
3.3.2改進激勵函式22
3.3.3改進優化演算法23
第四章 手寫數字識別24
4.1 模式識別24
4.1.1模式和模式識別的概念24
4.1.2模式識別系統的構成25
4.2手寫體數字識別26
4.2.1課題概述26
4.2.2手寫體數字識別的主要方法27
4.2.3手寫數字識別的一般方法及其難點29
4.2.4聯機字元識別原理30
4.2.5預處理及模板的建立31
4.2.6樣本集對識別結果的影響33
4.2.7程式實現36
第五章軟體開發環境39
5.1 軟體開發平台39
5.2visual c++的組成39
5.3visual c++的特點40
致謝43
參考文獻44
參考文獻
1．張乃堯、閻平凡編著，《神經網路與模糊控制》，清華大學出版社，1998.10
2．邊肇祺、張學工等，《模式識別》，清華大學出版社，2000.1
3．陳尚勤、魏鴻駿，《模式識別理論及應用》，成都電訊工程學院出版社，1985
4．馬立權、李維、路瑩等，手寫數字識別中的預處理技術研究，儀器儀表學報，2001.6
5．張巨集林，《visual c++數字影象模式識別技術及工程實踐》，人民郵電出版社，2003.4
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