BP神经网络的改进及其用于手写数字识别的研究
IMPROVED BP NEURAL NET AND ITS APPLICATION TO HANDWRITTEN NUMERAL RECOGNITION作者机构：西安交通大学人工智能与机器人研究所
出 版 物：《西安交通大学学报》 (Journal of Xi'an Jiaotong University)
年 卷 期：1992年第26卷第1期
页 面：1-12页
核心收录：
学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程]
基 金：国家教委重点科研项目经费资助
摘 要：模式识别是神经网络最有前景的应用领域之一,本文主要讨论如何提高多层神经网络 BP(Back-propagation)算法的学习速度以及该算法用于手写数字识别的研究.文中提出了局部连接的网络结构,并对基于特征输入和基于点阵输入两种神经网络分类器的特点进行了比较,针对神经网络的识别机制、识别能力和自适应学习,进行了深入讨论.本文还给出容错能力的概念,用以描述神经网络对非学习样本的分类机制.所有研究工作是在作者研制的 SSNN 神经网络仿真软件上进行的.
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