【摘 要】
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提出了利用神经网络的分类功能,并借助于MATLAB软件的神经网络工具箱,采用具有自适应学习速率和附加动量因子的BP型神经网络,实现罗马数字模式识别的新方法。该方法同样适用于其它符号的模式识别。
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提出了利用神经网络的分类功能,并借助于MATLAB软件的神经网络工具箱,采用具有自适应学习速率和附加动量因子的BP型神经网络,实现罗马数字模式识别的新方法。该方法同样适用于其它符号的模式识别。
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