【摘 要】
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手写体字符识别一直是模式识别和图象处理领域中的一项非常重要的课题.人工神经网络识别方法是近些年该研究领域的一种新方法,该方法具有一些传统技术所没有的优点:良好的容
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手写体字符识别一直是模式识别和图象处理领域中的一项非常重要的课题.人工神经网络识别方法是近些年该研究领域的一种新方法,该方法具有一些传统技术所没有的优点:良好的容错能力、分类能力强、并行处理能力处自学习能力.这些优点使它在解决识别问题上不再拘泥于选取特征参数而对综合的输入模式进行训练和识别.在各种神经网络模型中,误差反向传播(BP)神经网络模型是当前应用最为广泛的一种模型,但常用的BP学习算法存在收敛速度慢、目标函数易陷于局部最小等缺点.然而,利用遗传算法这一随机优化技术来训练多层神经网络的权、阈值,可以实现全局最优.
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