【摘 要】
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为了正确反映经常采用的改进BP神经网络在手写数字识别中的性能,笔者选取常用的改进BP神经网络算法、动量BP算法、自适应学习速率BP算法、共轭梯度BP算法、LM-BP算法进行手写
【基金项目】
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内蒙古自治区高等学校科学研究项目(项目编号:NJZC363)
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为了正确反映经常采用的改进BP神经网络在手写数字识别中的性能,笔者选取常用的改进BP神经网络算法、动量BP算法、自适应学习速率BP算法、共轭梯度BP算法、LM-BP算法进行手写数字识别试验。笔者首先介绍BP神经网络的基本原理,指出其存在学习速率低、训练易陷入局部收敛的问题,并针对该问题提出学术界中的四种改进算法。介绍常用手写数字识别的预处理方法,包括图像二值化、图像平滑、字体的分割、字体细化、大小归一、去毛刺等。最后采用四种改进的BP神经网络算法对预处理后的手写数字样本进行训练和识别,并比较不同改进算法的
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