基于演化硬件的字母識別系統(tǒng)研究.pdf

1、演化硬件(Evolvable Hardware，EHW)作為一種新興的電路設(shè)計方法，自上世紀(jì)90年代出現(xiàn)后獲得了長足的發(fā)展，其中一個主要的應(yīng)用就是模式識別。演化硬件在字母識別、機械手控制、聲納返回識別以及頭像識別上的應(yīng)用顯示出了和傳統(tǒng)識別系統(tǒng)相比它在識別精度上的優(yōu)越性；在心電圖信號識別上，它也可以和當(dāng)前最尖端的支持向量機(Support Vector Machines，SVM)技術(shù)相媲美。
　　 本文首先介紹了演化硬件以及模式識

2、別技術(shù)的起源及其發(fā)展，然后介紹了演化硬件的關(guān)鍵技術(shù)，進而對自適應(yīng)變異參數(shù)控制技術(shù)進行了詳細的論述，并研究基于統(tǒng)計演化硬件系統(tǒng)的字母識別技術(shù)。針對大多數(shù)的已經(jīng)存在的變異比率控制方法過于復(fù)雜并不適合于笛卡爾遺傳程序的問題，提出了一個有效的，易于實現(xiàn)的用于基于笛卡爾遺傳程序(Cartesian Genetic Programming，CGP)的演化硬件的自適應(yīng)變異參數(shù)控制方法。通過和傳統(tǒng)的采用固定變異比率的演化算法在演化4-bit偶校驗函數(shù)，

3、2位乘法器和3位乘法器的對比實驗，驗證了自適應(yīng)變異比率控制的演化算法的性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的采用固定變異比率的遺傳算法。
　　 基于演化算法的優(yōu)化結(jié)果，進一步針對傳統(tǒng)的基于演化硬件的字母識別系統(tǒng)噪音情況下的識別率不理想問題，提出了一種統(tǒng)計識別方法。首先，利用演化硬件方法，獲得多個字母識別電路。然后，引入多個識別電路并行同步識別的統(tǒng)計方法，對不同級別噪音進行統(tǒng)計識別，提高他們的識別率。實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)在不同級別噪音下的識別率都有了