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基于改进BP神经网络的湘西方块苗文图像识别
  • ISSN号:1673-9639
  • 期刊名称:《铜仁学院学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]吉首大学物理与机电工程学院,湖南吉首416000, [2]吉首大学信息科学与工程学院,湖南吉首416000
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61363033和61363073); 校级课题基金项目(14JDY041).
中文摘要:

湘西方块苗文是湖南省湘西少数民族地区使用的一种文字,在采用传统的BP神经网络对字符图像进行识别时,易出现收敛速度慢、陷入局部极小值的问题。对此,为采用BP神经网络对湘西方块苗文图像进行更好地识别,提出了一种基于附加动量法和自适应学习速率相结合的改进型BP神经网络,并将其应用于湘西方块苗文的识别。仿真结果表明,该算法不但收敛速度快,而且可以避免陷入局部极小值。

英文摘要:

Square Hmong Language Characters of Xiangxi is used in Hmong area of Xiangxi. The images of characters recognition based on traditional BP neural network can easily fall into local minimum and slow convergence. As to overcome this drawbacks, improved BP neural network based on integrating the additional momentum method and adaptive learning rate methods was presented by this article. This algorithm could be used to recognize the images of Xiangxi Square Hmong Language Characters. The simulation shows that not only could the algorithm improve the convergence speed, but also get rid of local minimum.

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期刊信息
  • 《铜仁学院学报》
  • 主管单位:贵州省教育厅
  • 主办单位:铜仁学院
  • 主编:王大忠
  • 地址:贵州省铜仁市碧江区清水大道103号铜仁学院学报编辑部
  • 邮编:554300
  • 邮箱:xbtu07@vip.163.com
  • 电话:0856-5223394
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-9639
  • 国内统一刊号:ISSN:52-1146/G4
  • 邮发代号:
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  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:1596