【摘 要】
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提出一种用神经网络来识别含有噪声的数字字符的方法。神经网络采用带有动量项和自适应学习率的反向传播算法(BP)进行训练。样本由理想信号和带有噪声的信号组成。通过比较测试结果得出对同一网络既使用理想信号又使用带有噪声的信号对网络进行训练可使系统具有更强的容错性。最后给出的实验结果证明了该方法的有效性。
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提出一种用神经网络来识别含有噪声的数字字符的方法。神经网络采用带有动量项和自适应学习率的反向传播算法(BP)进行训练。样本由理想信号和带有噪声的信号组成。通过比较测试结果得出对同一网络既使用理想信号又使用带有噪声的信号对网络进行训练可使系统具有更强的容错性。最后给出的实验结果证明了该方法的有效性。
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