【摘 要】
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应用RBF神经网络对车牌字符进行识别.在网络中心参数确定阶段,对每类字符分别采用最近邻聚类和k-均值聚类相结合的算法来确定隐层中心值,从而解决传统k-均值聚类算法中初始聚
【机 构】
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燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室,燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心
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应用RBF神经网络对车牌字符进行识别.在网络中心参数确定阶段,对每类字符分别采用最近邻聚类和k-均值聚类相结合的算法来确定隐层中心值,从而解决传统k-均值聚类算法中初始聚类中心需要被人为确定的问题;中心宽度通常通过公式来确定,为了消除此方法对中心值的依赖性,选择遗传算法对中心宽度进行优化;输出层连接权值则采用违逆法确定.仿真结果表明,设计的RBF神经网络可以有效地识别字符.
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