基于神经网络的车牌字符识别研究

中文摘要	第1-5页
英文摘要	第5-8页
第一章 绪论	第8-18页
·车牌字符识别技术研究的目的与意义	第8-9页
·字符识别技术的发展与趋势	第9-11页
·我国车牌字符特点	第11-12页
·车牌字符识别的几种方法及其面临的问题	第12-14页
·基于模板匹配的字符识别算法	第13页
·特征匹配法	第13页
·基于神经网络的字符识别算法	第13-14页
·车牌字符识别技术的研究及未来研究趋势	第14-15页
·本文车牌字符识别方法的选择及其面临的问题	第15-17页
·论文的研究内容及组织	第17-18页
第二章 字符特征的提取	第18-26页
·概述	第18-19页
·字符特征提取方法	第19-21页
·粗网格特征提取方法及其实现	第21-24页
·字符网格特征提取的实验结果与改进措施	第24-26页
第三章 神经网络模式识别技术的研究	第26-61页
·多层前馈网络的结构	第26-28页
·多层前馈网络的结构	第26-27页
·多层感知器的信号流动	第27-28页
·误差反向传播算法	第28-30页
·反向传播算法总的过程	第28-29页
·误差反向传播算法的步骤	第29-30页
·BP神经网络的缺陷	第30-31页
·BP网络结构的设计	第31-42页
·输入层神经元个数	第32页
·输出层神经元个数及输出表示	第32-34页
·隐藏层层数的选择	第34-35页
·隐藏层神经元的数目	第35-38页
·激活函数的选择	第38-42页
·BP网络的参数的设置	第42-46页
·突触权值和阈值的初始化	第42-43页
·学习率参数和动量常数的选择	第43-46页
·BP网络的训练	第46-61页
·BP网络训练过程	第46页
·平方误差准则函数	第46-47页
·反向传播学习的两种基本训练方式	第47-48页
·停止训练的时机	第48页
·训练样本的选取	第48-50页
·汉字网络训练样本的处理	第50-56页
·网络训练过程小结	第56-61页
第四章 基于BP神经网络的车牌字符识别系统	第61-85页
·系统描述	第61-62页
·车牌字符识别系统的研制	第62-65页
·编程语言的选择	第65-66页
·BP网络车牌字符识别系统的VC++实现	第66-73页
·实验结果与分析	第73-85页
第五章 结束语	第85-88页
参考文献	第88-91页
致谢	第91页