[人工神经网络技术在手写体字符识别中的应用]段继承

【人工神经网络技术在手写体字符识别中的应用】段继承.pdf吉林工业大学 研究生毕业论文用纸 摘 要 本篇论文主要研究人工神经网络理论在手写体字符 识别领域的应用。有先对Hpbield 网络、Hamming 网路、BP 网、感知机模型进行了简单的实验分析,着重以Dystal(Pynamically StableAssociativeLearning)模型来研究其手写 体字等识别的能力。给出了手写体数字识别的仿真结果,根据手写体数字满足高斯分布的等莫建立了一个手写 体数字智能训练集,取得了良好的实验效果。提出 3将传统识别方传与神经问给言传相传合的方案,并实 际应用于DySta模型中,对模型翅改进,取得了更 高的识别率。吉林工业大学 研究生毕业论文用纸 目录 第一章绪论 第二章用于手写体字等识别的比种神经网络模型.-8 S2一1神经网络基本概念与神经网路分类器—-a-2手写体字识别一 s2-3HoPfiald网铭模型-.-14 5 2-4Hamming神经网络-2-5差仅向结播(EBP)算网路模型 2-6新感知机模型 第三章手写体数字智能训练集 33一1手写体数字生或原理 33-2智能训练集没汁 第四章Dysta1 模型-4-1PyStal 模型的生物学基础B特类-84-2Dysta1 模型的结构与实现 34-3实验仿真 4-4硬化方案-第五章传统识别方传与神经网络方传的传合.吉林工业大学 研究生毕业论文用纸 第章绪论 神经网路的研究己有几十年的历史。早在一九四三年,理学家Mccu/1och和数学家Pitts合作提也神经之的 学模型(称之为MP模型),开创了神经科学理论研究 多新时代。一九四四年,Hebb提出了改变神经元连接强 的e的规则,它们至今仍在各种神经网络模型中起 1重要作用。作为人工智能的网亲完的研究是五 年代未六十年代初开如的,一九五七年Rasenblatt首次 进了感知器概念,一九六二年Widrow提出了自适应浅 生无件的概念,它是连卖取值的线性网络,主要用 F自适应亲流,这与当时占主导地位的以顺离散 符生推理为基本特征的A工途径完全不同,引起了 人
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