基于神经网络的印刷体数字识别算法的研究
使用神经网络进行手写数字识别的方法
使用神经网络进行手写数字识别的方法随着人工智能的发展，神经网络在图像识别领域发挥了重要作用。
其中，手写数字识别是神经网络应用的一个重要方向。
本文将介绍使用神经网络进行手写数字识别的方法。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和工作方式的计算模型。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都由多个神经元节点组成。
神经网络通过对输入数据进行加权和激活函数处理，从而输出预测结果。
在手写数字识别中，我们可以将每个手写数字图像作为输入数据，每个像素点的灰度值作为输入特征。
神经网络通过学习大量已标记的手写数字图像，调整权重和偏置，从而实现对手写数字的准确识别。
二、数据预处理在使用神经网络进行手写数字识别之前，需要对数据进行预处理。
首先，我们需要将手写数字图像转换为灰度图像，以减少输入特征的维度。
其次，对图像进行归一化处理，将像素值缩放到0到1之间，以便神经网络更好地学习和处理数据。
除了对图像进行处理，还需要对标签进行处理。
手写数字识别通常使用独热编码（One-Hot Encoding）对标签进行表示。
例如，对于数字0，其独热编码为[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]，对于数字1，其独热编码为[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]，以此类推。
三、神经网络的构建在构建神经网络时，我们可以选择不同的网络结构和参数设置。
常见的神经网络结构包括多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等。
以多层感知机为例，我们可以选择输入层节点数、隐藏层节点数、隐藏层数量和输出层节点数等。
通过调整网络结构和参数，可以提高神经网络的准确率和泛化能力。
四、神经网络的训练神经网络的训练是指通过大量的已标记数据，调整网络的权重和偏置，使其能够准确地预测未标记数据的标签。
训练神经网络通常采用反向传播算法（Backpropagation），该算法通过计算预测结果与实际标签之间的误差，然后根据误差调整网络的权重和偏置。
印刷体中文文档识别系统的研究
印刷体中文文档识别系统的研究随着信息技术的发展，文本识别已经成为了领域的热门课题。
在中文文本识别领域，印刷体中文文档识别系统的研究具有重要意义。
本文将介绍印刷体中文文档识别系统的研究现状、系统设计、训练数据准备、算法选择、系统实现、实验评估及总结。
印刷体中文文档识别是指将印刷体中文文本从图像中提取出来，转换成计算机可处理的文本格式。
印刷体中文文档识别系统对于自动化处理中文文本、中文信息检索、文档数字化等领域具有广泛的应用前景。
目前，国内外已经有很多研究机构和企业致力于印刷体中文文档识别系统的研究与应用。
印刷体中文文档识别系统主要包括图像预处理、文本定位、文本识别和后处理四个部分。
图像预处理旨在改善图像质量，为后续处理提供更好的输入；文本定位是确定文本的位置和方向；文本识别则是将文本转换成计算机可处理的格式；后处理则是对识别结果进行校正、排版等操作。
训练数据准备是建立印刷体中文文档识别系统的关键环节。
需要收集大量的中文文档图像，包括不同字体、大小、版式等。
然后，对图像进行预处理，如去噪、二值化、灰度化等，以便于后续处理。
接下来，对图像进行文本定位和分割，即将文本从图像中提取出来，并分割成单个字符或词语。
对定位和分割后的文本进行标注，即人工识别文本的内容，将其转换成计算机可处理的格式。
印刷体中文文档识别系统的核心是算法。
目前，常见的中文文本识别算法包括基于深度学习的算法和基于规则的算法。
其中，基于深度学习的算法具有强大的自适应能力，能够自动学习图像的特征，具有较高的准确率和鲁棒性。
例如，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等算法在印刷体中文文档识别领域取得了良好的效果。
而基于规则的算法则主要依赖于预先设定的规则和模板，对于不同版式和字体的适应性较差。
印刷体中文文档识别系统的实现过程包括代码实现、数据传输和界面展示三个部分。
根据算法选择合适的编程语言和框架进行代码实现。
常用的深度学习框架包括TensorFlow和PyTorch等。
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
基于人工神经网络的数字识别技术研究
成希望个数的许 多并行联接 ，且这些并行联接都输出相同的信 号 ，即相应处理单元 的信号 ，信号 的大小不 因分支的多少而变 化。处理单元的输 出信号可以是任何需要 的数学模型 ， 每个处理 单元 中进行 的操作必须是完全局部 的。
根据此差调节权值 ， 具体说 ， 就是可对每一个权重计算 出接收单 元的误差值 与发送单元 的激活值 的积 。因为这个积和误差对权 重的（ ） 负 微商成正比（ 又称梯度下降算法 ）把它称作权重误差微 ， 商 。权重的实际改变可 由权重误差微商一个模式一个模 式地计 算出来 ， 即它们可 以在这组模式上进行累加。
４ 编程 软件 ＭＡ Ｌ Ｂ ＴＡ
Ｍ ＴＡ Ａ Ｌ Ｂ工具箱 ，为 Ｍ Ｔ Ａ Ａ Ｌ Ｂ的不 同领域内的研究人员提 供 了捷径 。迄今为止， 已有 ３ ０多种工具箱面世 ， 内容涉及信号处 理、 自动控制、 图像处理等领域。这些工具箱大致可分为两类 ： 功 能 型 工具 箱 和领 域 型工具 箱 。功 能型 工 具箱 主要 用来 扩 充
２８ １Ｊ６ ｏ￣ ２（） ｏ－ ，３． Ｅ 国
基 于人工神经 网络 的数字识别技术研究
金顶 云 ，董俊 华 ｚ ，金
（装 甲兵技术学 院 ，吉林 １ 长春
鑫ｔ
长春 １０ １） ３ １７
１０ １ ；２ １９ ３ １７ ． ４ ８部队政治处 ，吉林 ９
摘
要 ：文章概括地讨论 了神 经网络通用模型的特征 ， 在对典型的网络即 Ｂ Ｐ网络 的发展
动 态和 进 展 进 行 了 系统 的 分析 基 础 上 讨 论 了 Ｂ Ｐ算 法的 基 本 概 念 、 运行 机 制 和 一 些 关键 性技术 。 关键 词 ：神 经 网络 ； Ｐ网络 ； 字 识 别 Ｂ 数 中 图分 类 号 ：Ｔ １ 文献 标 识 码 ：Ａ Ｐ８ 文章 编 号 ：１０ 一 １６２ ０）６ Ｏ ２ — ２ ｏＯ ８３ （ｏ８３ 一 １４ ０
基于BP神经网络的数字识别研究
基于BP神经网络的数字识别研究摘要：比较了各种数字识别方法，采用bp神经网络设计了一个数字识别系统。
首先对数字图像进行二值化处理，构造输入向量矩阵；接着通过选取初始权值、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；最后制作了图形用户界面进行实验。
测试结果表明，该系统对噪声系数小于0.85的字符识别率可达96%，且网络训练时间可以接受。
关键词：bp神经网络；数字识别；特征提取中图分类号：tp183 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）14-3362-041 概述数字识别在车辆牌照识别、银行支票识别和邮政储蓄票据识别等领域有着广泛的应用，因而成为研究人员近年来研究的一个焦点[1]。
而人脑神经系统模型的建立为人工神经网络的产生提供了理论模型依据，使其具有模拟人脑部分形象思维的能力[2]，因而使其成为人工智能技术的重要组成部分和常用方法。
人工神经网络由简单信息处理单元相互连接组成，通过简单处理单元间的相互作用来实现对其所接收信息的处理。
而随着人工神经网络技术的快速发展，其为解决模式识别邻域的相关问题提供了新的解决思路和方法，其突出的优点在于它具有对接收信息可进行并行分布式处理能力和自我学习反馈能力，因而吸引了众多研究人员对其进行广泛和深入的研究。
而误差反向传播网络（back-propagation），即bp神经网络，是一种典型的人工神经网络，它具有人工神经网络的所有优点，因而在众多技术邻域有着广泛的应用[3]。
该文首先对bp神经网络的基本原理进行了详细介绍，在分析了其基本原理的基础上，针对数字识别问题，设计了一种利用bp神经网络技术进行数字识别的方法。
经实验表明，该方法合理可行，且其识别效果正确有效。
2 相关原理与知识由于本文针对数字识别问题，利用bp神经网络技术对其进行方法设计和实现，首先必须了解bp神经网络的基本原理，即了解其具体构成形式、模型分类和其功能特点。
基于神经网络的数字识别技术研究
４
两条线把水平和垂直分割成三分 ， 统 计 这 四条 线 穿 过 的 白 像 素 的个 数 ， 得 到 ４维 特 征 。字 符 图像 全 部 白像 素 数 作 为 １ 维特 征 ， 得 到图像 的 １ ３网 格 特 征 ， 数字 １ —９的 １ ３网
７ ９ ２ ６ ３ ４ ９ ９ ３
征相结合 ， 用 于人工神经 网络分类 器 的训练 和测试 ， 获 得
了 良好 的识 别效 果 。
８
三 ２
８ ５ ７ ３ ３ ７ ７ ７ １ ２
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５
７
６ ４ Ｏ ４ Ｏ １ １ ４ ４
７
９
Байду номын сангаас
６
７
动读取 、 信 息 录 入 等 方 面有 着 重 要 作 用 。 图像 的像 素 特 征 反 映 了 图像 的大 量 信 息 ， 稳 定性 好 、 易 于 实 现 。其 矩 特 征
具有平移 、 旋 转 和缩 放 不 变性 ， 匹 配性 好 ］ 。 人 工 神 经 网 络 是 由 大 量 简 单 的 基 本 元 件 —— 神 经 元 相互连接 ， 通过模拟 人的大 脑神 经处理信 息 的方式 ， 进 行
１ ３维 ， 及 Ｈｕ矩 特 征 ７维 ， 一共 ２ ７ ６维特 征 。 建 立 了 Ｂ Ｐ神 经 网络 分 类 器 ， 分别使 用最速下 降 Ｂ Ｐ算法、 动量 Ｂ Ｐ算法、 学习率可变 Ｂ Ｐ算 法对 Ｂ Ｐ神 经 网 络 分 类 器 进 行 了训 练 ， 得 出 了在 相 同条 件 下 学 习率 可 变 Ｂ Ｐ算法训 练 时间短 ， 收 敛 快 的 结论 。 建 立 了 Ｐ ＮＮ 神 经 网络 分 类 器 ， 与Ｂ Ｐ神 经 网 络 分 类 器性 能 进 行 比 较 ， 实验 结 果 表 明 ， Ｐ ＮＮ 神 经 网络 分 类
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一个重要的研究方向。
它是指通过计算机对手写数字的图像进行识别和分类，从而实现对手写数字的自动识别。
BP神经网络是一种常用的模式识别方法，可以应用于手写数字识别任务中。
BP神经网络，全称为反向传播神经网络，是一种多层前馈神经网络。
其核心思想是通过训练来调整网络中连接权重的值，从而实现对输入模式的分类和识别。
BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中每个神经元与其他层的神经元相连。
手写数字识别任务的基本步骤如下：1. 数据预处理：需要对手写数字图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化、降噪等操作。
这样可以使得输入的图像数据更加规范化，便于网络的学习和训练。
2. 网络的构建：根据手写数字识别的需求，设计一个合适的BP神经网络结构。
一般来说，输入层的神经元数量与图像的像素数量相等，隐藏层的神经元数量可以根据实际情况进行设置，输出层的神经元数量一般为10，对应于0-9这10个数字的分类。
3. 训练网络：通过反向传播算法对网络进行训练。
随机初始化网络中的连接权重，并将输入的样本数据通过网络前向传播，得到网络的输出结果。
然后，计算输出结果与样本标签之间的误差，并根据误差调整网络中的连接权重。
通过多次迭代训练，直到网络的输出结果与样本标签的误差达到预定的阈值或者收敛。
4. 测试与评估：使用测试集对训练好的网络进行测试，并评估网络的性能。
可以计算识别准确率、召回率、精确率等指标，来评估网络的性能。
手写数字识别任务是一个典型的图像分类问题，其难点主要在于图像的非结构化和特征的高度变异性。
BP神经网络通过多次迭代训练，不断调整网络中的连接权重，可以逐渐提高网络的分类性能和准确度。
BP神经网络也存在一些问题，如容易陷入局部极小值、训练时间较长等。
为了提高手写数字识别任务的性能，可以采用一些改进的方法，如卷积神经网络（CNN）。
卷积神经网络通过引入卷积层和池化层，可以自动提取图像的局部特征，从而提高网络的特征表示能力和分类准确率。
基于深度学习的手写体数字识别系统研究
基于深度学习的手写体数字识别系统研究随着人工智能技术的进步，深度学习已经成为当今最热门的技术之一。
作为一种机器学习的方法，深度学习可以利用大量数据来自动化地发现规律和模式，从而实现准确的预测和分类。
在数字识别领域，深度学习也已经广泛应用，成为手写数字识别的主流技术之一。
本文将探讨基于深度学习的手写数字识别系统的研究，并介绍其技术原理、实现方法和应用前景。
一、技术原理基于深度学习的手写数字识别系统的核心技术是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）。
CNN是一种模仿人脑视觉处理机制的神经网络模型，它能够自动从复杂的图像数据中提取特征信息，并进行分类或回归等任务。
在手写数字识别中，CNN可以通过多层卷积、池化和全连接层来输入、处理和输出图像数据，从而实现高效准确的数字识别。
具体来说，CNN的输入数据是一组手写数字图片，它们可以是MNIST等公开数据集或者自己手写的数字图片。
在网络的第一层需要进行一定的图像预处理，如变换尺寸、灰度处理等，将原始图像转换为网络可接受的输入格式。
接下来，在网络的第二层开始进行卷积操作，将输入图片与若干个卷积核进行卷积运算，得到一组新的特征图。
通过多层卷积和池化层的运算，CNN可以自动地学习到输入图片的特征信息，并将其压缩和提取为具有可识别性的特征，最终在全连接层进行分类或回归等任务。
二、实现方法基于深度学习的手写数字识别系统的实现需要提前准备数据集、编写代码和进行模型的训练和测试等步骤。
下面以Keras框架为例，介绍具体的实现方法：1.准备数据集可以使用MNIST等公开数据集，也可以使用自己收集的图片进行训练。
将数据集分为训练集和测试集两部分，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的识别准确度和泛化能力。
2.编写代码基于Keras框架，可以采用Python语言编写代码，如下所示：```import kerasfrom keras.models import Sequentialfrom yers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense#定义CNN模型model = Sequential()#第一层卷积层model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), input_shape=(28, 28, 1), activation='relu'))#第二层池化层model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))#第三层卷积层model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))#第四层池化层model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))#将特征图展开为一维model.add(Flatten())#全连接层model.add(Dense(units=128, activation='relu'))#输出层model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))#训练模型pile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=128)#测试模型test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)print('Test accuracy:', test_acc)```3.模型训练和测试调用model.fit函数进行模型训练，其中需要指定优化器、损失函数、评估指标等参数。
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基于神经网络的印刷体数字识别算法的研究
摘要印刷体数字识别(printed numeral recognition)是光学字符识别技术(optical character recognition, ocr)的一个分支，是文字识别的重要组成部分。
本文以vc为平台，运用人工神经网络的思想〔主要采用bp神经网络〕，实现了对印刷体数字识别。
关键词数字识别；图像预处理；特征提取；神经网络
引言
目前,识别技术已经广泛地应用到了各个领域中。
为了到达对一幅图像中的数字进行识别的目的，我们要对图像进行一些处理，这些处理工作的好坏直接决定了识别的质量，这些处理技术依次为图像的读取、对读取的图像进行灰度变换、按照量化指标对灰度变换后的图像进行二值化、然后对二值化后的图像中的字符信息进行切分等。
在进行完上述预处理工作后进行特征提取，再输入到已经训练好的bp网络进行识别。
1 识别的流程
识别的流程按照引言中的步骤进行，主要分为两大部分，第一部分为图像的预处理、第二部分为通过神经网络进行印刷体数字的识别。
预处理部分的流程：图像输入-灰度变换-图像二值化-紧缩重排-归一化调整-图像分割-特征提取。
神经网络数字识别的具体流程：样本训练-字符特征输入-识别并给出结果。
2 基于神经网络的特征提取算法概述
图像在经过了前期的预处理后，由原来杂乱无章的字符变为了整齐
排列的、大小相同的一列字符，在这里图像归一化后的宽度为8像素，高度为16像素，这样就大大方便了对字符特征的提取。
我们把提取的特征存储在特征向量里，然后把特征向量输入到神经网络中，这样就可以对字符进行识别了。
由以上的论述我们可以得出结论，特征提取的算法是整个识别过程的关键，它的好坏直接决定了识别的成败。
对图像中的字符进行特征提取的算法有很多，下面对几种重要的分别进行介绍。
2.1骨架特征提取法
由于图像的来源不同，这就使得图像的线条所使用的像素不同，在图像上表现出来就是线条的粗细的不同，这样就使得它们的差异很大。
如果我们将不同的图像统一到相同的像素水平，那么它们的差异也就不那么明显了。
我们使用骨架特征提取算法，就会使得识别具有一定的适应广度和宽度。
2.2逐像素特征提取法
这种图像的特征提取算法是最为常用的方法，它的特点是能够保留图像中的全部特征信息，不过这种特征提取算法对图像的噪声较为敏感，对原始图像的质量要求较高，它采用逐行扫描的方法，对图像进行扫描，为整个图像建立一个以图像中的像素个数相同的特征向量矩阵。
矩阵值为0或1，图像中的黑色像素记为1，白色像素记为0。
2.3垂直方向数据统计特征提取法
此算法是对逐像素提取算法的改良，他使得特征向量矩阵的维数降
低，便于后期的识别。
该算法首先对图像进行水平扫描，在这一过程中，统计没一列的黑色像素数，然后进行对图像进行垂直扫描，并记录每一行上的黑色像素数，对于一个字符宽度和长度为w和h 的字符，他的特征向量的维数就为w+h。
2.4特征点提取法
这一特征提取算法首先对字符进行分割，利用实现设定的四条线将字符分为八个部分，分别统计每个部分中黑色像素的数目，可以得到八个特征。
然后统计水平和垂直两个方向上，穿过四条线的黑色像素数，得到四个特征，最后将整个图像中黑色像素的数目作为一个特征，一共得到十三个特征。
该方法具有很强的适应性，但是由于特征点较少，使得在样本的训练过程中很难收敛。
可以看出，识别算法各有特点，根据实践需要，本识别算法中的特征提取算法采用逐像素特征提取法。
原因是这种算法的执行效率高，方法简单容易实现，且对于神经网络来说有很快的收敛性，具有较好的训练效果。
3 bp网络进行数字识别算法设计
bp网中中各层中的节点数是设计bp网络最基本的一点，对于神经网络的输入层而言，其节点数为经过图像预处理里后特征向量的维数。
可以直接利用每个点的像素值作为特征，这里特征提取采用逐像素提取法，归一化后图像的宽度为8，高度为16，因此对于输入样本来说，每一个样本都会由128个特征，因此神经网络的输入层的特征数为128。
对于神经网络内部隐藏层的节点数来说，其节点数没有特别的规定，总的来说，隐藏层的神经元的数目与神经网络的精度成正比，与训练时间成反比。
如果神经网络的神经元设置的过多，会对识别率造成较大影响，使得识别率大幅下降。
因此在这里根据多年的实践经验在神经网络的隐藏层选取10神经单元。
对于输出层而言，要根据设定的输出标准来确定输入层的节点数。
在本算法中采用8421的编码进行编码。
对于0-9这十个数字，分别对应十个8421码，例如，0的8421码为〔0,0,0,0〕，1的8421码为〔0,0,0,1〕，依次类推，因此神经元的数目选定为4，就可以表示这十个数字，然而，因为神经元的激励函数〔传输函数〕是s型函数，期望输出只能是大于0小于1的数，而不能是1或者0，因此用0.1来代表0，0.9代表1，否则算法将不能收敛。
神经网络搭建好后，要对神经网络进行训练，也就是确定神经网络中各个参数的权值。
本程序的训练样为图片。
首先将图片进行预处理，然后提取特征，将特征值输入到神经网络中进行训练。
在这里使用10个字符的图片进行训练，在图片里包含了arial字体0-9
十个数字。
通过50个相关训练样本进行训练后，bp网络对于数字字体的识别率能够到达百分之九十以上。
训练好的神经网络就可以对数数据进行识别了。
4结论
本文以vc为平台，运用人工神经网络的思想〔主要采用bp神经网
络〕，实现了对印刷体数字识别。
系统实现分为图像预处理和神经网络识别两大模块。
首先，扫描进入电脑的图像需保存为256色位图或者是256级灰度图像。
首先对图像进行预处理，然后进行特征提取，再输入bp网络进行识别。
bp神经网络进行字符识别的过程主要包括网络的训练、数据的读取、字符的判定、结果的输出等。
本系统通过对样本数据进行学习和训练，形成了具有良好识别能力的网络，对印刷体数字进行识别检测，到达了一定的准确度，满足了设计要求。
参考文献
[1]周渝斌.基于oracle8i的大型数据库技术讲座之一数据库优化篇.电脑编程技巧与维护，2002.
[2]张蒲生.oracle9i数据库应用技术.中国水利水电出版社，2006.。