BP神经网络在模式识别中的应用举例.ppt

BP神经网络在模式识别中的应用 BP神经网络是模式识别领域中的一种常用技术，它具有良好的容错能力、强大的分类能力、自适应和自学习等特点，使其在数字识别、字符识别、车牌识别、邮件自动分拣系统等领域得到了广泛应用。 BP神经网络的基本原理是使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。 在数字识别领域中，BP神经网络可以用于识别数字字符，通过图像预处理、特征提取、BP神经网络识别等步骤来实现数字识别。对数字图像进行预处理，去除噪点和干扰，然后将图像转化为数字特征向量，最后将特征向量送入BP神经网络进行识别。 BP神经网络的结构通常包括输入层、隐含层和输出层，输入层的神经元个数等于特征向量的维数，输出层的神经元个数等于要识别的数字个数，隐含层的神经元个数则根据网络收敛性能的好坏来确定。 BP神经网络的训练过程包括设置变量和参数、初始化、输入随机样本、前向计算BP网络每层神经元的输入信号和输出信号、误差计算、权值矩阵调整等步骤，直到网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成。 BP神经网络在模式识别中的应用非常广泛，如车牌识别、邮件自动分拣系统、数字字符识别等领域都可以使用BP神经网络来实现识别任务。在实际应用中，BP神经网络可以与其他技术结合使用，以提高识别准确率和效率。 在字符识别领域，BP神经网络可以用于识别不同的字符，如数字、字母、汉字等，通过对图像的预处理、特征提取和BP神经网络识别等步骤来实现字符识别。 BP神经网络在NIR中的应用也非常广泛，如数字图像识别、文档识别、自动分拣系统等领域都可以使用BP神经网络来实现识别任务。 BP神经网络是一种非常强大的模式识别技术，已经在各种领域得到了广泛应用，并将继续在自动识别、机器学习和其他领域中发挥着重要作用。