基于改进BP神经网络的连续手写体数字串识别研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构说明 | 第15-17页 |
| 第2章 基于贮水池原理的数字串分割研究 | 第17-33页 |
| 2.1 数字串分割研究背景概述 | 第17-18页 |
| 2.2 贮水池原理及分割步骤 | 第18-20页 |
| 2.3 粘连数字串分割路径方法的研究 | 第20-25页 |
| 2.3.1 贮水池特征 | 第20-21页 |
| 2.3.2 粘连位置 | 第21-22页 |
| 2.3.3 候选分割点集 | 第22-24页 |
| 2.3.4 分割路径 | 第24-25页 |
| 2.4 实验结果及分析 | 第25-31页 |
| 2.4.1 实验样本库说明 | 第25-26页 |
| 2.4.2 实验环境 | 第26-27页 |
| 2.4.3 贮水池识别实验 | 第27-29页 |
| 2.4.4 分割路径实验 | 第29-30页 |
| 2.4.5 实验结果 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 手写数字的特征提取与筛选研究 | 第33-45页 |
| 3.1 手写数字特征提取方法概述 | 第33-34页 |
| 3.2 手写数字识别中的特征提取方法 | 第34-37页 |
| 3.3 特征选择研究 | 第37-38页 |
| 3.3.1 特征选择存在的问题 | 第37页 |
| 3.3.2 基于单个特征优劣的分类准则函数 | 第37-38页 |
| 3.4 研究结果 | 第38-44页 |
| 3.4.1 样本库说明 | 第38-39页 |
| 3.4.2 实验方法 | 第39-41页 |
| 3.4.3 结果分析 | 第41-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 BP 神经网络算法优化与识别研究 | 第45-63页 |
| 4.1 BP 神经网络研究现状 | 第45-46页 |
| 4.2 BP 神经网络存在的问题 | 第46-47页 |
| 4.3 BP 自适应增益激励函数研究 | 第47-48页 |
| 4.4 改进 BP 神经网络激励算法 | 第48-50页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第50-61页 |
| 4.5.1 实验环境 | 第50-51页 |
| 4.5.2 网络参数选择 | 第51-54页 |
| 4.5.3 BP 激励函数优化算法的实现与分析 | 第54-58页 |
| 4.5.4 算法性能比较 | 第58-59页 |
| 4.5.5 连续手写数字识别实验结果分析 | 第59-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-63页 |
| 结论 | 第63-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
