高精度手写体数字的识别
第一章 绪论 | 第1-12页 |
·手写体数字识别问题的提出 | 第9页 |
·手写体数字识别的研究概况 | 第9-10页 |
·本文的内容安排及结构 | 第10-11页 |
·参考文献 | 第11-12页 |
第二章 手写体数字的特征提取 | 第12-26页 |
·手写体数字训练库和测试库的建立 | 第12-14页 |
·特征向量的抽取和分析你 | 第14-24页 |
·参考文献 | 第24-26页 |
第三章 手写体数字的分类器设计 | 第26-45页 |
·神经网络的基本理论 | 第26-30页 |
·神经网络概述和定义 | 第26页 |
·神经网络的基本思想 | 第26-28页 |
·神经网络的特点 | 第28-30页 |
·人工神经网络方法用于文字识别的研究方向 | 第30页 |
·神经网络分类器 | 第30-33页 |
·BP神经网络 | 第33-42页 |
·BP算法的基本思想和学习过程 | 第33-34页 |
·BP算法的推导和实现 | 第34-38页 |
·BP算法需要注意的问题和算法的局限性 | 第38-39页 |
·对 BP算法的几点改进 | 第39-42页 |
·参考文献 | 第42-45页 |
第四章 对BP神经网络分类器的研究 | 第45-55页 |
·一级BP神经网络分类器 | 第45-47页 |
·二级BP神经网络分类器 | 第47-48页 |
·系统的设计 | 第48-50页 |
·实验的步骤 | 第50-51页 |
·试验结果 | 第51-52页 |
·实验中一些问题的讨论 | 第52-54页 |
·参考文献 | 第54-55页 |
结束语 | 第55-57页 |
附录 USPS样本库的文件结构 | 第57-58页 |
致谢 | 第58页 |