"人工神经网络任务书"
人工神经网络是当前人工智能和机器学习领域中的一个重要分支,它模拟人脑的工作机理,具有高度的并行性、自适应性和联想记忆功能等特点。神经网络在手写字符识别领域得到了越来越多的应用,本课题主要采用神经网络,对多种字体的印刷体字符进行预处理、特征提取并进行识别。
人工神经网络的特点:
1. 高度并行性:神经网络可以并行处理大量数据,具有很高的处理速度和计算能力。
2. 自适应性:神经网络可以根据输入数据自动调整权重和阈值,实现自适应的学习和识别。
3. 联想记忆功能:神经网络可以记忆和学习过去的经验,实现联想记忆和 Pattern recognition。
4. 良好的容错性:神经网络可以容忍一定程度的错误和噪声,实现鲁棒的识别和分类。
神经网络在手写字符识别领域的应用:
1. 字符识别:神经网络可以对多种字体的印刷体字符进行识别,实现高准确率的识别。
2. 图像处理:神经网络可以对图像进行预处理和特征提取,实现图像识别和分类。
3. 模式识别:神经网络可以对模式进行识别和分类,实现模式识别和分类。
BP 神经网络的特点:
1. 自适应学习能力:BP 神经网络可以根据输入数据自动调整权重和阈值,实现自适应的学习和识别。
2. 强大的分类能力:BP 神经网络可以对输入数据进行分类,实现高准确率的分类。
3. 容错能力:BP 神经网络可以容忍一定程度的错误和噪声,实现鲁棒的识别和分类。
本课题的要求:
1. 查阅与课题相关的参考书籍和文献资料。
2. 按课题要求确定系统的总体设计方案,并加以论证。
3. 设计系统程序。
4. 对系统进行测试调试。
本课题的目标:
1. 实现 BP 神经网络分类器设计。
2. 识别多种字体的英文字符和数字。
3. 识别率 90%以上。
4. 识别速度每秒 100 个字符。
本课题的完成要求:
1. 收集、查阅与课题相关的中、英文资料,独立完成不少于四万字符的专业外语文献的翻译工作。
2. 对本课题采用算法进行理论分析和方案论证。
3. 完成不少于二万字的毕业论文,论文中必须包括详细的 300~500 个单词的英文摘要。
在本课题中,我们将使用神经网络来实现手写字符识别,并对多种字体的印刷体字符进行预处理、特征提取并进行识别。同时,我们还将对 BP 神经网络进行设计和实现,实现高准确率的识别和分类。