基于BP神经网络的手写数字识别方法的实现

摘要：

目前,人工神经网络由于其理论可靠、通用性好等优点而广泛应用在识别软件开发上,本文对手写输入数字识别进行了研究,提出一种基于BP神经网络的识别方法,通过将手写输入数字二值化进行辨识来增加神经网络的辨识成功率,实验结果表明,应用BP神经网络的手写数字识别方法可以有效识别各种写法的数字.

关键词： 手写输入法 数字识别技术 人工神经网络 辨识成功率

作者: 张黎 刘争鸣 唐军

作者单位: 贵州大学电气工程学院 贵阳,550025

会议类型: 国内会议

会议名称: 2015年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会

会议地点: 贵阳

会议语种:中文

页码: 169-170

在线出版日期: 2015-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）