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基于BP神经网络的手写体数字识别系统

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摘要

针对传统的数字识别方法的复杂性和局限性，提出了基于BP神经网络的手写体数字识别系统.通过对样本抽取特征向量,并在选取了足够的样本对BP神经网络进行训练，将代表手写数字存储的样本输入给训练好的神经网络，可以根据神经网络的输出得到识别的数字.仿真结果表明手写体数字识别系统是非常有效的.

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来源
《兰州交通大学学报》 |2000年第6期|34-36|共3页
作者
宋平;
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作者单位

兰州铁道学院信息与电气工程学院,甘肃兰州 730070;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
BP神经网络; 数字识别系统; 特征向量;

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