基于BP神经网络数字识别技术的研究

摘要

数字识别技术在大数据分析、邮政、机器识别技术等领域有着广泛的应用,可以在带有噪声的情况下将阿拉伯数字准确地识别出来显得十分重要.论文以BP神经网络理论为基础,利用MATLAB平台中神经网络工具箱的强大函数进行仿真实验,选用最合适的参数训练网络,将带有噪声的数字矩阵作为识别对象输入到网络中,最终对实验结果进行比较分析.通过研究表明,使用BP神经网络可以在噪声干扰下准确有效地识别数字.