基于改进粒子群优化的BP神经网络对英文字符的识别

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为提高BP神经网络识别模型的准确性,提出了一种对粒子群优化的BP神经网络(PSO-BP)进行改进的方法.按卡方分布选取初始点,以蒙特卡洛方法进行PSO-BP算法寻找全局最优解.利用改进后算法的随机性来提高BP神经网络的收敛速度和精度.将该识别方法应用到英文字符识别领域,仿真结果表明,该改进的PSO-BP算法提高了英文字符识别的准确性.
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