文档介绍：中国农业大学硕士学位论文手写数字识别系统研究与实现姓名:亢海力申请学位级别:硕士专业:运筹与管理指导教师:王来生 20060601 摘要手写体数字识别在邮政编码自动识别、银行业务等方面有重要的应用。字符识别是一个传统的模式识别问题,其中脱机手写数字识别又是一龅湫偷拇罄啾鸬哪J绞侗鹞侍狻手写体数字具有不同字符字型相差不犬、相同字符有多种不同写法、数字没有上下文关系等等特点,正是因为这些特点,使得脱机手写体数字识剐成为识剐领域最大的难题和最终的目标。近年来,对人工神经网络的研究表明,神经网络是一个高度并行的,非线性的,具有很高冗余度的系统,同时,神经网络具有自学****自组织能力,使我们能够实现以往那些无法用传统的计算理论表达清楚的功能。更重要的一点是,网络的学****机制为人机集成的实现提供了有利的工具。目前BP网络在手写数字识别领域已有广泛应用,有较高的识别准确率,但是由于神经网络自身的局限性,导致网络识别速度较慢。本文的主要研究内容包括: 1) 以USPS手写体数字库为样本集,设计分类器进行数字识别: ∞对数字样本进行平滑、去噪声等预处理; 3) 对规格化的样本数据进行特征提取,从不同角度提取5种不同特征,作为神经网络分类器的输入特征向量; 41 提出一套适合运用于手写数字识别系统的BP网络优化方案,利用4个改进BP子网对各向量单独进行识别: 5) 利用BP网络训练结果,设计一套模糊权重自适应调整机制,提出了一种适合手写数字归属决箢的模糊综合评定算法; 酏将识别结果与现有成果进行对比,证明系统的有效性. 在上述工作的基础上,作者独立完成了一个脱机手写数字识别系统,取得较好识别效果’本文的设计思想和算法改进,也可用于处理其它分类识别阿题。关键词;BP算法。,神经网络 Abstract Handwritten Numeml Recognition is applied in the aspect of postcode automatic recognition andbank business recognition is a traditional pattem recognition problem,and Handwritten isNumeral Recognition typical large vocabulary pattern recognition characters do anot very much,the same character can be written in many ways,and there is no context betweencharacters,and SO of SO many characteristics,Handwritten Numeral Recognition is a verydifficult problem monly regarded as one of the ultimate goals of character recognition research. h recont years,by the research of ANN(Artificial work),it show