不同人工神经网络在字母识别中的性能比较研究

模式识别技术近年来愈发被重视,并且得到了广泛的应用。其中,利用人工神经网络进行字母识别就是一种基础的模式识别案例。文中分别采用感知器网络、BP神经网络和霍普菲尔德网络进行有噪、无噪的字母识别和测试,利用MATLAB进行仿真,首先比较不同训练算法下的BP网络和感知器网络的收敛速度,然后对几种网络的识别精度和抗噪性能进行比较和分析。仿真结果表明,不同人工神经网络的收敛速度和抗噪性能存在较大差异。