字符识别毕业设计(8)

武汉科技大学本科毕业设计(论文)

收敛、训练效果好，缺点是适应性不强。但可以通过加大训练样本数目的方法来增强其适应性。

2．BP神经网络

经图像预处理过程和特征提取之后，可以将最终得到的字符特征送入BP网络中进行训练及识别了。这里，假设设定的字符标准归一化的宽度为8，高度为16，那么对于每个字符就有128维的特征。设计BP网络的关键之处在于高效的特征提取方法、大量有代表性的训练样本、高效稳定速收敛学习算法。

(1)．BP学习算法可以归纳如下：

第1步，设置变量和参数，其中包括训练样本、权值矩阵、学习速率。 第2步，初始化，给各个权值矩阵一个较小的随机非零向量。 第3步，输入随机样本。

第4步，对输入样本，前向计算BP网络每层神经元的输入信号和输出信号。 第5步，由实际输出和期望输出求得误差。判断是否满足要求，若满足要求转第8步；不满足要求转第6步。

第6步，判断是否已经到了最大迭代次数。若到，转第8步，否则反向计算每层神经元的局部梯度。

第7步，根据局部梯度修正各个矩阵的权值。

第8步，判断是否学习完所有的样本，“是”则结束，否则转第3步。 (2)．BP学习中需要注意的几点：

①权值的初始化。权值的初始值应该选择均匀分布的小数经验值。初始值过大或者过小都会影响学习速度。为了避免权值的调整是同向的，应该将初始值设为随机数。

②初始权值不要太大。否则可能会处于误差平面较平坦的区域，从而导致算法无法收敛，训练失败。

③神经元的激励函数是S型函数。所以如果函数的渐进值是0，1的话，期望输出只能是小于1大于0的数，而不能是1或者0。否则可能会导致算法无法收敛。在程序中建议读者用0.1来代表0，0.9来代表1。

(3)．BP网络应用过程 如图3.2所示。

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训练样本图片 特征提取 BP网络 图像预处理 识别 识别结果：鄂A1314

待识别数据 图3.2 BP网络应用流程 (4)． BP网络3个层的神经元数目的确定

BP网络应用的第一步就是要用已知训练样本来训练BP网络。这里，BP网络的输入层的结点个数，为图像预处理后所输出的特征的维数。例如，采用了8×16归一化，特征提取采用的是逐像素特征提取法，也即直接利用每个点的像素值来作为特征，这样，对于每一个输入样本，就有8×16=128个特征。所以就可以确定，输入层的结点数为128。

对于隐层的结点数，没有什么硬性规定，一般来说，隐层神经元的数目越多，那么BP网络也就越精确，训练时间也越长。但要注意，隐层神经元不易选取太多，否则会造成识别率的急剧下降，也会降低网络的抗噪声能力。在本程序中，笔者推荐使用10个隐层神经元。读者可以自行测试一下；当将隐层神经元个数改为30个时，训练时间和识别率的变化。

对于输入层的结点数的确定，这决定于我们如何设定标准输出。也就是说如何对目标期望输出进行编码。在本程序中，笔者采用了8421码来对 0、l、2、3、4、5、6、7、8、9来进行编码。对于输出“0”，采用（0，0，0，0，0，0）这样的目标输出向量来表示，对于输出“l”，采用（0，0，0，0，0，I）这样的输出向量来表示，同理，对于输出“9”，采用(0，0，1，0，0，l)这样的输出向量来表示，对于输出“Z”，采用(1，0，0，1，1，0)这样的输出向量来表示。对于“京津沪冀鲁豫鄂苏皖晋湘桂闽川浙甘宁陕吉辽台”输出是“台”，则采用(1，1，1，0，0，l)这样的输出向量来表示。这样一来，就可以确定输出层的神经元数目为6，也即为输出向量的维数。

其实通过后续编程实践可以发现，当采用（0，0，0，0，0，0）这样的目标输出向量的时候，BP网络无法收敛。那是因为采用的激活函数（传输函数）的输出永远不可能达到0或1，而只能是接近。所以，在这里要纠正一下目标输出

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向量。对其重新编码后，最终确定编码方案如下：

0的编码：0.1，0.1，0.1，0.1，0.1，0.1 1的编码：0.1，0.1，0.1，0.1，0.1，0.9 2的编码：0.1，0.1，0.1，0.1，0.9，0.1 3的编码：0.1，0.1，0.1，0.1，0.9，0.9 4的编码：0.1，0.1，0.1，0.9，0.1，0.1 ?????????

9的编码：0.1，0.1，0.9，0.1，0.1，0.9 A的编码：0.1，0.1，0.9，0.1，0.9，0.1 ?????????

Z的编码：0.9，0.1，0.1，0.9，0.9，0.1 “京”的编码：0.9，0.1，0.1，0.9，0.9，0.9 ?????????

“台”的编码：0.9，0.9，0.9，0.1，0.1，0.9

double out[][6]={

0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1, ???????????????//0

0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.9, ???????????????//1 0.1,0.1,0.1,0.1,0.9,0.1, ???????????????//2 0.1,0.1,0.1,0.1,0.9,0.9, ???????????????//3 0.1,0.1,0.1,0.9,0.1,0.1, ???????????????//4 0.1,0.1,0.1,0.9,0.1,0.9, ???????????????//5 0.1,0.1,0.1,0.9,0.9,0.1, ???????????????//6 0.1,0.1,0.1,0.9,0.9,0.9, ???????????????//7 0.1,0.1,0.9,0.1,0.1,0.1, ???????????????//8 0.1,0.1,0.9,0.1,0.1,0.9, ???????????????//9 0.1,0.1,0.9,0.1,0.9,0.1, ???????????????//A 0.1,0.1,0.9,0.1,0.9,0.9, ???????????????//B 0.1,0.1,0.9,0.9,0.1,0.1, ???????????????//C 0.1,0.1,0.9,0.9,0.1,0.9, ???????????????//D 0.1,0.1,0.9,0.9,0.9,0.1, ???????????????//E 0.1,0.1,0.9,0.9,0.9,0.9, ???????????????//F 0.1,0.9,0.1,0.1,0.1,0.1, ???????????????//G 0.1,0.9,0.1,0.1,0.1,0.9, ???????????????// H 0.1,0.9,0.1,0.1,0.9,0.1, ???????????????//I 0.1,0.9,0.1,0.1,0.9,0.9, ???????????????//J 0.1,0.9,0.1,0.9,0.1,0.1, ???????????????//K 0.1,0.9,0.1,0.9,0.1,0.9, ???????????????//L

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0.1,0.9,0.1,0.9,0.9,0.1, ???????????????//M 0.1,0.9,0.1,0.9,0.9,0.9, ???????????????//N 0.1,0.9,0.9,0.1,0.1,0.1, ???????????????//O 0.1,0.9,0.9,0.1,0.1,0.9, ???????????????//P 0.1,0.9,0.9,0.1,0.9,0.1, ???????????????//Q 0.1,0.9,0.9,0.1,0.9,0.9, ???????????????//R 0.1,0.9,0.9,0.9,0.1,0.1, ???????????????//S 0.1,0.9,0.9,0.9,0.1,0.9, ???????????????//T 0.1,0.9,0.9,0.9,0.9,0.1, ???????????????//U 0.1,0.9,0.9,0.9,0.9,0.9, ???????????????//V 0.9,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1, ???????????????//W 0.9,0.1,0.1,0.1,0.1,0.9, ???????????????//X 0.9,0.1,0.1,0.1,0.9,0.1, ???????????????//Y 0.9,0.1,0.1,0.1,0.9,0.9, ???????????????//Z 0.9,0.1,0.1,0.9,0.1,0.1, ???????????????//京 0.9,0.1,0.1,0.9,0.1,0.9, ???????????????//津 0.9,0.1,0.1,0.9,0.9,0.1, ???????????????//沪 0.9,0.1,0.1,0.9,0.9,0.9, ???????????????//冀 0.9,0.1,0.9,0.1,0.1,0.1, ???????????????//鲁 0.9,0.1,0.9,0.1,0.1,0.9, ???????????????//豫 0.9,0.1,0.9,0.1,0.9,0.1, ???????????????//鄂 0.9,0.1,0.9,0.1,0.9,0.9, ???????????????//苏 0.9,0.1,0.9,0.9,0.1,0.1, ???????????????//皖 0.9,0.1,0.9,0.9,0.1,0.9, ???????????????//晋 0.9,0.1,0.9,0.9,0.9,0.1 …… 此处隐藏：4010字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……