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文檔簡介
1、手寫體字符識(shí)別一直是模式識(shí)別和圖象處理領(lǐng)域中的一項(xiàng)非常重要的課題.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法是近些年該研究領(lǐng)域的一種新方法,該方法具有一些傳統(tǒng)技術(shù)所沒有的優(yōu)點(diǎn):良好的容錯(cuò)能力、分類能力強(qiáng)、并行處理能力處自學(xué)習(xí)能力.這些優(yōu)點(diǎn)使它在解決識(shí)別問題上不再拘泥于選取特征參數(shù)而對(duì)綜合的輸入模式進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別.在各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,誤差反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛的一種模型,但常用的BP學(xué)習(xí)算法存在收斂速度慢、目標(biāo)函數(shù)易陷于局部最小等缺點(diǎn)
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