摘要
提出了一种基于BP网络的印刷体数字字符的识别方法。通过对BP网络的研究与学习,设计了一种结构合理,收敛速率快的BP网络。实验结果表明,该方法对标准的印刷体数字字符的识别率达到了100%,对有1~3度倾斜角度的字符识别率也达到了96%以上。
Amethod based on BP neural network was put forward to realize printed numeric character diagnosis, with satisfied results in experimental test. The rate reaches 100% for standard printed numbers and more than 96% for tilt character with 1-3 angles.
出处
《自动化与仪器仪表》
2009年第5期110-112,共3页
Automation & Instrumentation
基金
安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2009A55)
合肥学院科研发展基金重点项目(09KY02ZD)
合肥学院自然科学研究发展基金一般项目(09KY02ZR)资助