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提出了一种基于BP网络的印刷体数字字符的识别方法。通过对BP网络的研究与学习,设计了一种结构合理,收敛速率快的BP网络。实验结果表明,该方法对标准的印刷体数字字符的识别率达到了100%,对有1～3度倾斜角度的字符识别率也达到了96%以上。
基于神经网络的印刷体数字字符的识别
【摘 要】
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提出了一种基于BP网络的印刷体数字字符的识别方法。通过对BP网络的研究与学习,设计了一种结构合理,收敛速率快的BP网络。实验结果表明,该方法对标准的印刷体数字字符的识别率达到了100%,对有1～3度倾斜角度的字符识别率也达到了96%以上。
【机 构】
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合肥学院电子信息与电气工程系
【出 处】
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自动化与仪器仪表
【发表日期】
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2009年05期
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学研究重点项目（KJ2009A55）、合肥学院科研发展基金重点项目（09KY02ZD）、合肥学院自然科学研究发展基金一般项目（09KY02ZR）资助.
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