基于CMAC神经网络的手写体文字识别技术

基于神经网络的稳定性并且区分度高的特点,提出基于CMAC神经网络的文字识别技术,做出手写体文字识别系统界面,为理论的实用性提供了保证。仿真结果表明,文中提出的CMAC文字识别解决方案在文字识别率和文字特征提取技术两个方面上都有提高,同时也说明该方法可以推广到任何相似符号的区分上。

小波神经网络在地震预测中的应用

针对地震诱发因素的多样性和难预测性，采用了小波神经网络的方法进行预测，同时考虑多种因素，构建仿真模型，对震级进行预测，对比分析小波神经网络和BP神经网络的预测结果，证明了采用小波神经网络预测速度更快，结果更准确，精确度更高。