探析神经网络技术在计算机通信中的应用.pdf

《探析神经网络技术在计算机通信中的应用》 本文主要探讨了神经网络技术在计算机通信领域的应用，特别是结合了遗传算法的车牌识别定位系统。神经网络作为一种强大的数据建模工具，在计算机通信中发挥着至关重要的作用，特别是在图像识别和处理方面。 车辆牌照计算机识别定位技术是智能交通系统的重要组成部分，其中包括特征检验法、模板匹配法和神经网络法等多种方法。其中，基于神经网络的车牌识别定位技术尤为突出，它通常先通过收集大量车牌图像样本训练BP神经网络，然后对实际图像进行预处理，如图像二值化和直方图处理，以减少环境因素的影响，再通过滤波器消除噪声，最后由神经网络进行定位。 神经网络技术的分类主要有两种方式，一是基于网络连接拓扑结构，如层次型和互联型；二是基于数据流向，如前馈型神经网络。前馈型神经网络的工作流程包括学习和识别两个阶段，学习过程中通过调整权重来减小误差，识别阶段则依赖于网络的记忆和联想能力，即使面对噪声和干扰也能提高识别准确性。 遗传算法是模拟生物进化过程的优化算法，能跳出局部最优解的困境，扩大搜索范围。在神经网络中，遗传算法可以改进BP神经网络的梯度下降问题，提高算法收敛速度和全局优化性能。将遗传算法与神经网络相结合，可以有效解决传统神经网络在车牌识别中的局限性，如陷入局部最优和收敛速度慢等问题。 文章还指出，当前基于计算机技术的车牌识别定位系统在恶劣天气或车牌污损情况下识别困难，遗传算法与神经网络的结合有助于提高识别的准确性和鲁棒性，具有广泛的应用前景，如公安刑侦、交通管理、物业管理等领域。 总结来说，神经网络技术在计算机通信中的应用，尤其是与遗传算法的融合，为车牌识别定位提供了更高效、更准确的解决方案，对于提升智能交通系统的性能和可靠性具有重要意义。未来，随着深度学习和机器学习的进一步发展，神经网络技术在计算机通信领域的应用将更加广泛和深入。