论文研究-Hopfield神经网络在中文数字识别上的应用 .pdf

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Hopfield神经网络在中文数字识别上的应用,黄秋桥,刘红星,在现代化高速发展的二十一世纪,科技的发展也是日新月异。尤其是智能型系统的研究越来越热,其中图形图像识别应用也越来越广泛。
国到技论文在线 http://www.paper.edu.cn 用未知的输入模式初始化网终输出μ H(0)=x,1≤≤m (3 其中A()是节点的输出状态,x∈{1 c迭代计算 H()=g∑o()1s/≤n 当节点输岀状态稳定不变吋,达代结束,此吋节点的输出就是未知输入最佳匹配的样本模式。 3中文数字识别在 MATLAB上的具体实现 3.1数据预处理 本文将要识别的是中文数字一到九,因此详细讨论两个特例数字一和数字五。用 Photoshop制作两张64*64(像素)的图片一和五,如图3-1和图32所示。 图3-1样本 图32样本五 使用 MATLAB读入图像2进行领处理,代码如下,其中函数bzh()代码见附录: l= imread('E:}1bmp);%读入图3-1 15- imrad'E:5bmp);%读入图3-2 bt1+bzh(t1);%转化成二值64*64点阵 bt5=bzh(t5) 3创建 Hopfield网络 依据样本bt1与b5创建 Hopfield网络,代码如下: net1l= newhope(i);%创建 Hopfield网终 net= newhop(j);%创建 Hopfield网络 33创建噪声污染图像 调用函数公s()创建百分比随札噪声污染的图像一和五,如图3-3和图3-4所示。 国到技论文在线 http://www.paper.edu.cn 图3-3噪声图 图3-4噪声图五 MATLAB代码如下,其中函数公()代码见附录: bt1l-zs(btl,0.04);%百分之四随机噪声污染点阵 imshow(imresize(bt1 l, 2) %创建图3-3 bt55=κ(bt5,0.01);%百分之一随机噪声污染点阵 imshow(imrcsizc(bt55, 2) %创建图3-4 34数字图像识别 调用函数h(),进行数字图像识别,识别后如图3-5和图3-6所示 图3-5识别图一 图3-6识别图五 代码如下,其中函数ht()代码见附录 hu( btl.net1);%根据netl仿真100次并输出图像3-5 ht(bt5,net5);%根据net5仿真100次并输出图像3-6 4总结与误差分析 由本文实例可以看出,在数字图像复杂度较小以及噪声干扰较小的情况下, Hopfield网 终能较好的对数字进行识别,图像越复杂,噪声越大时灲会出现误差6。这是由于 Hopfield 网络虽然具有稳定性,但是其也有可能收敛在一个并不理想的水平上,此时,将会产生误差 随着量子信号与信息处理技术的发展,出现了以量子力学为基础的量子神经网络。利用量子 神经网络的巨大并行性,进行图像、文字的模式识别5是我们下一步的研究方向 参考文献 [1]郭嗣宗,陈刚.《信息科学中的软计算方法》[M,东北大学出版社,2001.1 [2]许东,吴铮,《基于 MATLABX的系统分析与设计—神经网络》M]西安:西安电子科技大学出版 社,202 [3]袁曾任.《人工神经网络及其应用》[M,北京:清华大学出版社,199 [4]韩力群.《人工神经网络理论、设计及应用》[M],北京:化学工业出版社,2002 [5]闻新,周露.《 MATLAB神经网络仿真与应用》[M],北京:科学出版社,2003 [6]飞思科技产品研发屮心,《 Matlab5辅助砷经网络分析与设计》[M,北京:电子工业出版社,2003 国到技论文在线 http://www.paper.edu.cn Hopfield neural network in Chinese on the application of Digital Identification Qiuqiao huang hongxing liu meng Cheng Liaoning Engineering Technology University College of Science, Fuxin, Liaoning(123000 abstract High-speed development in the modern twenty-first century, scientific and technological development is also changing. In particular the study of intelligent systems is growing, including graphic image recognition applications are more extensive. Such as mobile phones handwritten input, such as computerized grading of examinations. This article will use the Hopfield neural network identification number for Chinese to study and discuss its implementation on MATLaB, this graphic image of the recognition of reality have a certain reference value Keywords: image recognition, Hopfield neural network, MATLAB 国到技论文在线 http://www.paper.edu.cn 附录 哟数bh()代码: unction bt=bzh(t) t-rgb2gray(t for 1=1: 6 for 1=1: 64 if t(ij==255 bt6)=1; if t(ij==0 bt1j)-1: en 函数z()代码 function bt2=zs(bt1, k) a-ran d(64); for 1= 64 for i=I if a(ii<k bt2 (1,1)=-bt1 (i,j); if a(1, 1)>k bt2(i、j)=btl(i if bt2 (1, 1)=btI(1,1) end end 凶数ht()代码: function ht(bt, nct) s={(bt)}; ∠sim(net.{64,100},{},s); imshow(imresize(z<;, 2))

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