人工神经网络(ANN)是当前模式识别领域中的核心技术之一，尤其在字符识别任务中表现出强大的潜力。这种技术模仿了人脑的学习机制，能够通过调整连接权重来适应各种复杂任务。在字符识别中，人工神经网络能够处理并理解图像中的字符特征，从而实现对文本数据的自动识别。
在使用人工神经网络进行字符识别时，通常分为三个关键阶段：训练、验证和测试。训练阶段涉及构建一个包含所有需要识别字符的输入样本集。在这个过程中，神经网络的权重会不断更新以适应这些输入，避免过拟合现象，即网络只能在训练集上表现良好，而在未见过的数据上表现不佳。选择合适的训练集至关重要，以确保网络能够泛化到未知字符。
验证阶段则是检查网络性能的关键环节。当权重趋于稳定时，使用另一批未参与训练的字符集来评估网络的识别能力，计算错误率，从而判断网络是否对选定字符具有良好的识别能力。如果错误率较高，网络可能需要进一步训练或调整参数。
测试阶段是将最终优化后的网络应用到新的、独立的字符集中，以检验其在实际应用中的效果。这一步骤能真实反映出网络在未知环境下的性能，确保其在噪声干扰等复杂条件下仍能正常工作。
在本文中，作者使用MATLAB的Pattern Recognition GUI工具箱来构建和操作人工神经网络模型。这个工具提供了直观的界面，允许用户配置网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。隐藏层的神经元数量可以调整以影响网络的复杂性和学习能力。经过训练，GUI可以生成一个基于权重的函数，用于对新的字符数据进行预测。
为了识别噪声中的字符，首先在没有噪声的字符集上训练和验证网络，然后将此训练好的网络应用于含有噪声的字符集。通过改变重复次数、隐藏层神经元数量、训练集和验证集的差异，可以探索网络性能的变化，以找到最佳的配置。
总结来说，人工神经网络在字符识别中的应用是一个涉及训练、验证和测试的迭代过程。通过MATLAB的工具箱，可以有效地构建和优化模型，使其能够在各种环境，包括噪声干扰的情况下，准确地识别字符。这一技术在信息处理、控制、通信等多个领域有着广泛的应用前景。
