基于PSO与BP神经网络的脱机手写体汉字识别算法

汉字识别的算法研究是模式识别中的热点课题。文章针对脱机手写体汉字提出了一种用PSO算法优化BP神经网络的脱机识别算法。关于BP算法在训练时易出现局部极小化的现象,PSO算法可通过大空间内的搜索能力,在全局中优化BP算法。文章基于粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BPNN)研究脱机手写体汉字识别算法,通过Matlab软件对样本数据进行分类仿真。结果表明,PSO优化后的算法具有较高的收敛速度和稳定性,对手写体汉字的识别具有较强的能力。