人工神经网络心得体会

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人工神经网络

页数 44 字数 22434

摘要

人工神经网络是由一些类似人脑神经元的简单处理单元相互连接而成的复杂网络。已涌现出许多不同类型的ANN及相应的学习算法，其中BP(或EBP-Error Back Propagation)网络及学习算法得到了广泛关注和研究，并在模式识别与分类、机器人控制、数据压缩等领域取得了许多有意义的应用成果。

在认真地研究了精神网络的基本原理和机制的基础上，结合手写体数字识别这一具体课题，提出了用精神网络方法来实现手写体数字识别的方案。在自由手写体数字识别方面，许多研究工作者使用ANN 技术做了不少尝试，有了较大的进展。

目录1

第一章绪论3

第二章神经网络4

2.1神经网络的发展和应用4

2.1.1神经网络的产生4

2.1.2神经网络的发展5

2.1.3神经网络的应用6

2.2人工神经网络实现原理7

2.2.1 人工神经元7

2.2.2人工神经网络的基本原理及构成8

2.2.3几种典型的神经网络简介8

2.3神经网络的相关知识10

2.3.1人工神经网络的基本特征10

2.3.2神经网络的学习方式11

2.3.3人工神经网络的实现及应用举例12

2.3.4人工神经网络的发展前景13

第三章 BP网络14

3.1 BP 算法14

3.1.1 BP算法的主要思想14

3.1.2 BP算法的组成14

3.1.3 BP网络的一般学习算法15

3.2 BP学习算法的局限性与对策17

3.2.1 BP学习算法存在的局限性17

3.2.2克服BP学习算法的对策18

3.3对BP算法的改进21

3.3.1改进误差函数21

3.3.2改进激励函数22

3.3.3改进优化算法23

第四章手写数字识别24

4.1 模式识别24

4.1.1模式和模式识别的概念24

4.1.2模式识别系统的构成25

4.2手写体数字识别26

4.2.1课题概述26

4.2.2手写体数字识别的主要方法27

4.2.3手写数字识别的一般方法及其难点29

4.2.4联机字符识别原理30

4.2.5预处理及模板的建立31

4.2.6样本集对识别结果的影响33

4.2.7程序实现36

第五章软件开发环境39

5.1 软件开发平台39

5.2Visual C++的组成39

5.3Visual C++的特点40

致谢43

参考文献44

参考文献

1．张乃尧、阎平凡编著，《神经网络与模糊控制》，清华大学出版社，1998.10

2．边肇祺、张学工等，《模式识别》，清华大学出版社，2000.1

3．陈尚勤、魏鸿骏，《模式识别理论及应用》，成都电讯工程学院出版社，1985

4．马立权、李维、路莹等，手写数字识别中的预处理技术研究，仪器仪表学报，2001.6

5．张宏林，《Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践》，人民邮电出版社，2003.4

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