基于BP神经网络的数字字母识别系统设计——系统分析设计【开题报告】
基于BP神经网络的手写数字识别
基于BP神经网络的手写数字识别手写数字识别是人工智能领域中重要的任务之一，其主要是通过计算机视觉和机器学习技术，将手写数字图像转换为可识别的数字。
而基于BP神经网络的手写数字识别算法是目前较为常用和有效的方法之一。
BP神经网络是一种前馈式反向传播神经网络，它模拟了人类的神经系统的工作原理。
BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，通过反向传播算法进行权重调整，最终实现对输入信息的分类和识别。
1. 数据集准备：首先需要准备一个手写数字的数据集，这个数据集包含了一系列的手写数字图像和对应的标签（即数字）。
可以使用已有的公开数据集，如MNIST数据集，它包含了60000张训练图像和10000张测试图像。
2. 数据预处理：对于手写数字图像，首先需要将其转换为灰度图像，然后进行二值化处理，转换为黑白图像。
接着，可以对图像进行一些预处理操作，如图像增强、降噪等，以提高识别精度。
3. 网络模型设计：BP神经网络的设计是整个算法的核心。
可以选择不同的网络结构，如单隐含层、多隐含层等，根据实际需求进行设计。
通常，输入层和输出层的节点数是固定的，而隐含层的节点数可以根据实际情况进行调整。
4. 网络训练：将数据集进行划分，分为训练集和验证集。
然后，使用训练集对网络进行训练，通过反向传播算法进行权重的调整。
在每次训练迭代时，通过计算损失函数的值，来评估网络的性能。
可以选择不同的优化算法，如梯度下降、Adam等，以提高训练效果。
5. 网络测试：完成网络的训练后，可以使用测试集对网络进行测试，评估其在未见过的数据上的性能。
可以通过计算准确率、召回率、精确度等指标来评估模型的性能。
6. 模型调优：根据测试结果，可以对网络的参数进行调整，如学习率、迭代次数等，以提高模型的性能。
也可以通过改变网络结构、引入正则化方法等，来进一步优化模型。
基于BP神经网络的手写数字识别算法在实际应用中取得了不错的效果，但也存在一些问题，如对于复杂手写数字的识别效果不佳、过拟合等。
基于BP神经网络的数字识别
[收稿日期]20090315 [作者简介]卜富清(1979),男,2002年大学毕业,讲师,硕士生,现主要从事图像识别方面的研究工作。
基于BP 神经网络的数字识别 卜富清 (成都理工大学信息管理学院,四川成都610059;长江大学一年级工作部,湖北荆州434023) 王茂芝,于庆刚 (成都理工大学信息管理学院,四川成都610059)[摘要]介绍了字符识别的几种方法及神经网络的基本原理,并将BP 神经网络应用于数字识别,选取最佳的隐含层节点数及训练样本个数,实现了基于BP 神经网络的数字识别。
仿真试验结果表明,BP 神经网络可以对阿拉伯数字进行快速、准确的识别,具有广泛的应用前景。
[关键词]BP 神经网络;数字识别;MA TL AB[中图分类号]TP391[文献标识码]A [文章编号]16731409(2009)02N29302数字字符识别[1](Numeral Recognition )是光学字符识别(Optical Character Recognition ,OCR )技术的一个重要分支。
在大规模数据统计,邮件分拣,汽车牌照、支票、财务、税务、金融等有关数字编号的识别方面得到广泛应用,因此成为多年来研究的一个热点。
而人工神经网络(Artificial Neural Networks ,简称ANN )具有良好的容错能力、强大的分类能力、自适应和自学习等特点,备受人们的重视,在字符识别领域得到了广泛的应用。
用ANN 进行字符识别主要有2种方法:一是先对待识别字符进行特征提取,然后用所获得的特征来训练神经网络分类器。
这种网络的识别效果与字符特征提取的完备性有关;二是充分利用神经网络的特点,直接把待处理的图像输入网络,由网络自动实现特征提取直至识别。
这种网络的识别速度与输入的待处理图像大小有关。
笔者利用第2种方法将B P 网络应用于数字识别中。
图1 BP 神经网络结构图1 BP 神经网络的基本原理BP 神经网络是一种典型的前馈神经网络[2],其网络的基本结构如图1所示,B P 算法属于有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,保存网络的权值和偏差。
基于BP神经网络的手写数字识别系统研究
基于BP神经网络的手写数字识别系统研究一、概述随着信息技术的快速发展，手写数字识别技术已成为人工智能领域的一个重要研究方向。
手写数字识别系统能够自动地将手写数字图像转化为计算机可识别的数字信息，广泛应用于银行票据处理、邮政编码识别、移动支付等领域，极大地提高了工作效率和准确性。
BP神经网络作为一种强大的机器学习方法，在手写数字识别中展现出了显著的优势。
BP神经网络通过模拟人脑神经元的连接方式和信息处理机制，能够自动学习和提取手写数字图像中的特征，并通过不断调整网络参数来优化识别性能。
基于BP神经网络的手写数字识别系统具有较高的识别精度和鲁棒性。
BP神经网络在手写数字识别中的应用也面临着一些挑战。
手写数字的形态各异，存在大量的噪声和干扰因素，这要求神经网络具备强大的特征提取和抗干扰能力。
如何设计合理的网络结构、选择适当的训练算法以及优化网络参数，也是提高手写数字识别性能的关键问题。
本文旨在研究基于BP神经网络的手写数字识别系统，通过深入分析手写数字图像的特点和神经网络的原理，探索有效的特征提取和识别方法，以提高手写数字识别的准确性和稳定性。
本文还将对神经网络的优化算法进行研究，以进一步提高系统的性能。
1. 手写数字识别的背景与意义随着信息技术的迅猛发展，手写数字识别技术作为计算机视觉和模式识别领域的重要分支，逐渐受到广泛关注。
手写数字识别技术旨在通过计算机自动解析和识别手写数字，将其转化为计算机可处理的数字信息，从而实现信息的快速录入和处理。
手写数字识别技术具有广泛的应用场景和深远的意义。
在金融行业，手写数字识别技术可以应用于支票、汇票等票据的自动处理，提高业务处理效率，降低人为错误率。
在邮政行业，该技术可以辅助实现邮政编码的自动识别，提升邮件分拣速度和准确性。
在考试评分、数据录入、表单处理等场景中，手写数字识别技术也能发挥重要作用，显著提高工作效率和质量。
基于BP神经网络的手写数字识别系统研究具有重要的理论和实践价值。
基于BP神经网络的数字识别研究
ｄｒ ． ａｅ ｎｔ ｕｃｓ ｕ ｓｌ ｔ ｎ ｆ ｉ ｅ ｙｒ ａｄｗ ｉ ｔｎｔ ｉ ｔｎｆｎｔｎ ．ｔｉ ｐｐ ｒ ｅ— ｅｅ Ｂ ｓ ｏ ｅＳｃｅｓ ｌ ｅｅ ｉ ｓ ｄ ｎｌ ｅｓ ｅ ｉａｚｉ ｃｏｓ ｈ ｓ ａｅ ａ ｄ ｄ ｈ ｆ ｃｏ ｏ ｈ ｄ ａ ｎ ｈ ｇ ｉ ｉ ａｏ ｕ ｉ ｌ ｒ
的模 型 ， 模 拟人工 智 能的一 种重要 方 法 ， 有模 拟 是 具 人 的部分 形象思 维 的能力 。 它是 由简单 信息处 理单
于Ｂ Ｐ神经 网络 的数 字识 别 系统取得 了 良好效 果 。
１ Ｂ Ｐ神经 网络基本原理
Ｂ Ｐ神经网络是一种典型的前馈神经 网络 ， 其网 络的基本结构如图 １ 所示 ， 它包含输入层 、 隐层及输 出层 ， 隐层 可 以为一 层或 多层 ， 每层 上 的神经 元称 为
元互连组成的网络 ， 能接受处理信息 ， 网络的信息处 理 由处理单 元 间的 相互 作 用 来 实 现 ， 是 通 过把 问 它
题 表 达成 处理单元 间的连 接权来 处理 的。人工 神经 网络技 术 的迅速 发展 ， 为模 式识 别开 辟 了新 的途径 ， 特别 是 它 的信息 并行 分布式 处理 能力 和 自学 习功能 等显 著优 点 ， 是激 起 了人 们 的 研究 兴 趣 。误 差 反 更 向传 播 网络 （ ａｋ ｒ ａａｏ） 即 Ｂ Ｂｃ —Ｐｏ ｇｔｎ ， Ｐ神 经 网络 ， ｐ ｉ 是
Ｌ Ｂ Ｅｐｒ ｅｔ ｓｌ ｄｍ ｎｔｔ ｔ ｔ ｅ ｅ ｏ ｏ ｓ ｅ ｃｇ ｚ ｔ ｇ ． Ａ ． ｘ ｉ ｎ ｌｅ ｔ ｅ ｏｓａ ａｔ ｔ ｄ ｒ ｌｉ ｒ ｏｎ ￣ ｈ ｄ ｉ ｅ ｍ ａｒ ｕ ｓ ｒｅ ｍ ｈ ｗ ｋ ｗ ｌｎ ｅ ｉ ｈ ｈ ｅ ｉｔ
基于BP神经网络的字符识别系统(完整版)doc资料
基于BP神经网络的字符识别系统（完整版）doc资料计算机与现代化2021年第1期J I S UANJ I Y U X I A NDA I HUA总第161期收稿日期:2020205211项目:河南省自然科学资助项目(0511011500作者简介:张可(19842,女,河南三门峡人,南京航空航天大学信息科学与技术学院硕士研究生,研究方向:图像处理;张高燕(19872,女,河南三门峡人,北京师范大学信息科学与技术学院硕士研究生,研究方向:图像与语音信号处理;吴苏(19872,男,河南南阳人,哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院硕士研究生,研究方向:I nternet 应用软件;范海菊(19792,女,河南新乡人,河南师范大学计算机与信息技术学院讲师,研究方向:语音和图像信号处理。
基于BP 神经网络的字符识别系统张可1,张高燕2,吴苏3,范海菊4(1.南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏南京210016;2.北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875;3.哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001;4.河南师范大学计算机与信息技术学院,河南新乡453007摘要:基于BP 神经网络设计了一个字符识别系统。
首先,对字符图像进行二值化处理,构造输入向量矩阵。
其次,通过选取初始权值、隐层节点数和权值学习算法,创建BP 神经网络,对样本数据进行训练,之后对加有噪声的样本再次进行训练,以提高网络的鲁棒性。
最后进行仿真测试并制作图形用户界面G U I 来模拟与演示该系统。
仿真结果显示,该BP 网络对噪声系数小于0.8的字符识别率可达95%,且网络训练时间可接受。
关键词:BP 神经网络;G U I ;字符识别;鲁棒性中图分类号:TP311.52文献标识码:ASystem of Character Recogn iti on Ba sed on Back 2propaga ti on Neura l NetworkZHANG Ke 1,Z HANG Gao 2yan 2,WU Su 3,F AN Hai 2ju4(1.College of I nf or mati on Science and Technol ogy,Nanjing University of Aer onautics and Astr onautics,Nanjing 210016,China;2.College of I nf or mati on Science and Technol ogy,Beijing Nor mal University,Beijing 100875,China;3.College of Computer Science and Technol ogy,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China;4.College of Computer and I nfor mati on Technol ogy,Henan Nor mal University,Xinxiang 453007,ChinaAbstract:This article designs a character recogniti on syste m based on the Back 2Pr opagati on neural net w ork .First,the character i m age is p r ocessed in binary t o construct the input vect or matrix .Second,by choosing the initial weight,the nu mber of hide nodes and the learning algorith m of weight,a perfect BP neural net w ork is created .And then the net w ork carries on the training t o the samp le data and after wards t o the sa mp le with noise once more,t o enhance the net w ork r obustness .Finally,it carries on the si m ulati on test and manufactures graphical user interface t o si m ulate and demonstrate this system.The si m ulati on result shows that the character recogniti on rate of thisBP net w ork is possible t o reach 95%with the noise fact or less than 0.8,and the training ti m e is accep table .Key words:BP neural net w ork;G U I ;character recogniti on;r obustness0引言为了解决计算机对字符的自动识别问题,使计算机达到真正智能化,人们对计算机的自动识别进行了多年研究,并取得了很大的进步。
开题报告范文（通用6篇）
开题报告开题报告范文（通用6篇）艰辛而又充满意义的大学生活即将结束，毕业前大家都要写毕业设计，而我们做毕业设计前要先写开题报告，那么你有了解过开题报告吗？下面是小编帮大家整理的开题报告范文（通用6篇），希望能够帮助到大家。
开题报告篇1一、论文名称、课题来源、选题依据论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究课题来源：单位自拟课题或省级政府下达的研究课题选题依据：技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。
通过技术创新预测和评估，可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握，从而为企业的技术创新决策提供科学的依据，以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。
只有在正确把握技术创新发展方向的前提下，企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展，企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。
在市场竞争日趋激烈的现代商业中，企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运，为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
（1）趋势外推法。
指利用过去和现在的技术、经济信息，分析技术发展趋势和规律，在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下，将过去和现在的趋势向未来推演。
生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法，美国生物学家和人口统计学家RaymondPearl提出的Pearl曲线（数学模型为：Y=L？M[1+A？exp（—B·t）]）及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz 曲线（数学模型为：Y=L·exp（—B·t））皆属于生长曲线，其预测值Y为技术性能指标，t为时间自变量，L、A、B皆为常数。
Ridenour 模型也属于生长曲线预测法，但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比，主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
毕业论文开题报告范文五篇
毕业论文开题报告范文五篇一、论文名称、课题来源、选题依据论文名称：基于BP神经网络的技术创新猜测与评估模型及其应用讨论课题来源：单位自拟课题或省政府下达的讨论课题选题依据：技术创新猜测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。
经过技术创新猜测和评估，能够使企业对将来的技术进展水平及其变化趋势有正确的把握，从而为企业的技术创新决策供应科学的依据，以削减技术创新决策过程中的主观性和盲目性。
仅有在正确把握技术创新进展方向的前提下，企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展，企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。
在市场竞争日趋激烈的现代商业中，企业的技术创新打算着企业生存和进展、前途与命运，为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的猜测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外讨论现状及进展趋势现有的技术创新猜测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家猜测法三大类。
（1）趋势外推法。
指利用过去和此刻的技术、经济信息，分析技术进展趋势和规律，在分析确定这些趋势和规律将连续的前提下，将过去和此刻的趋势向将来推演。
生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新猜测方法，美国生物学家和人口统计学家RaymondPearl提出的Pearl曲线（数学模型为：Y=L∕[1+A*exp（B*t）]）及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线（数学模型为：Y=Lexp（Bt））皆属于生长曲线，其猜测值Y为技术性能指标，t为时间自变量，L、A、B皆为常数。
Ridenour模型也属于生长曲线猜测法，但它假定新技术的成长速度与熟识该项技术的人数成正比，主要适用于新技术、新产品的集中猜测。
（2）相关分析法。
利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息，建立猜测对象与影响因素的因果关系模型，猜测技术的进展变化。
相关分析法认为，一种技术性能的改善或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的，这样，经过已知因素的分析就能够对该项技术进行猜测。
BP神经网络数字识别系统的设计方法
１ 系统 的基 本 结构
Ｂ Ｐ神 经 网络 数 字 识 别 系 统 由 图 像 预 处 理 和 数 字 识 别 两 个 部 分 组 成 。 图像 预 处 理 部分 对 图 像 进 行一 系列 的变 换
后 ， 最后 提取 到 的样 本 特 征 向量 送 到数 字 识 别 模 块 中 ， 把 经
论文着重介绍 Ｂ Ｐ神 经 网络 数 字 识 别 系统 的设 计 方 法 和 步 骤 ， 出该 系 统 不 仅 可 以识 别 数 字 ， 且 经 过 Ｂ 指 而 Ｐ神 经 网络 的 适 当 改变 ， 以实 现 英 文 字 符 、 单 汉 字 和 混 合 字 符数 据 的识 别 。 可 简
关键 词
图像 处理 。图 像 处 理有 梯 度 锐化 、 除 离 散 噪 声 、 体倾 斜 去 整
调整 三个 选 择 性 的 操 作 ， 且 可 以 根 据 图像 具 体 情 况 改 变 而 以适 应 后 期 神 经 网 络 的需 要 ， 后 进 行 图像 的 字符 分割 、 然 归
一
化 和 图像 的 紧 缩 排 列 三 个 必 须 的操 作 ［ ， 样 图 像 预 处 ２ 这 ］
中 ， 能 实 现 对 字 符 的识 别 。 特 征 向量 的 提 取 方 法 有 逐 象 才 素 特 征 提 取法 、 直 方 向数 据统 计 特 征 提 取法 、 垂 骨架 特 征 提 取 法 、 度 梯 度 特 征 提 取 法 、 ３点 特 征 提 取 法口 等 多 种 方 弧 １ 图１ Ｂ Ｐ神 经 网 络 的 数字 识 别 系 统 数据 处 理 流 程 图 法 ， 据 具 体 情 况 的 不 同 可 以 选 用 不 同 的提 取 方 法 。本 文 根
采 用 逐像 素特 征 提 取 方 法 提 取 数 字 样 本 的特 征 向量 ， 定 设
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开题报告
电气工程及其自动化
基于BP神经网络的数字字母识别系统设计——系统分析设计
一、课题研究意义及现状
随着信息科技技术的飞速发展，神经网络从当年的无人问津到现在广泛应用于各个领域，这个不是偶然而是其功能大部分能适应生产生活的各方面需求。
特别是在人工智能、自动控制、计算机科学、信息处理、机器人、模式识别等方面有重大的应用。
BP神经网络已被广泛地应用于各个领域，它的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
正向传播时，输入样本从输入从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。
若输出层的实际输出与期望输出不符，则转入误差的反向传播阶段。
误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。
这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程是周而复始地进行的。
此过程一直进行到网络输出误差减少到可以接受的程度，或进行预先设定的学习次数为止。
本课题就是利用BP神经网络的工作原理，对0、1、2、3、4、5、6、7、8、9十个数字的图像提取特征向量作为神经网络识别输入向量的基础上，分析建立对0、1、2、3、4、5、6、7、8、9十个数字进行识别的BP神经网络拓扑结构，为程序实现识别系统创造条件。
目前，手写体字符识别是一个非常重要和活跃的研究领域，它涉及到模式识别、图像处理、人工智能、模糊数学、信息论、计算机等学科，是一门综合性技术，有广阔的应用背景与巨大的市场需求。
因此，对字符识别的研究具有理论与应用的双重意义。
二、课题研究的主要内容和预期目标
（一）研究内容
（1）熟悉BP神经网络的基本原理及其算法；
（2）掌握人工神经网络的拓扑结构模型，并利用该模型构建识别系统
（3）在含有噪声的情况下对识别系统的影响，并能提高识别的准确率
（4）研究出最好的方案分别使识别率，复杂度方面达到理想状态
（二）预期目标
结合自己的所学的BP神经网络知识对0到9十个数字字符进行编码，变成神经网络可以接受的输入向量形式，构建数字字符识别的BP神经网络拓扑结构模型，完成基于BP神经网络数字识别系统设计。
三、课题研究的方法及措施
（1）重视系统分析。
以系统科学的思想来确定输入输出量，并研究其内在相互影响的关系，确定它们之间直接的联系，并探讨训练样本数与给定的训练误差之间的关系，以达到最佳选择。
（2）重视案例研究。
从国内外各种科学技术论文中找取案例，发现问题，分析问题，归纳总结出具有共性的地方用以参考，在学习别人思路的时候善于思考，从中得到启发并理出清晰思路。
（3）确定基本思路方法。
对基于BP神经网络算法的数字识别系统，输入层不能直接接受字符输入，必须先对其进行编码，变成网络可以接受的形式，还有噪声等影响，需要逐一调试，先从基本着手，再一一攻克问题
（4）理论与实际相结合。
讲研究工作在试验中实现，进行实证研究，在实践中丰富完善设计，研究出具有科学性和实用性的成果。
本人初次接触神经网络，对于其BP算法等还比较陌生，但是对于其中的困难点我相信自己能够一一克服。
由于初次使用BP神经网络建立识别系统模型，为了更加深入了解其构建细节，我选择使用MATLAB工具完成设计构思，从中发现问题，了解问题，解决问题，我相信能够获得预期的研究成果
四、课题研究进度计划
2010年11月至2010年12月：完成开题。
2010年12月至2011年2月：基于BP神经网络的数字字符识别系统的构建。
2011年2月至2011年3月：基于BP神经网络的数字字符识别系统的实证研究，并丰富修改
成果。
2011年3月至2011年4月：完成毕业论文写作，修改定稿，准备答辩
五、参考文献
[1]国刚，王毅.应用BP神经网络进行手写体字母字母数字识别[J].电脑知识及技术,2008年第四卷：1-2页.
[2]韩立群.人工神经网络教程[TP].2006年12月.北京：北京邮电大学出版社，2006年12月：68-80页
[3]董长虹.Matlab神经网络与应用[TP].第二版.北京：国防工业出版社,2007.9:64-106。