遗传算法的手写识别.pdfVIP

《电脑知识与技术 学术交流》2007 年 07 期 投稿邮箱：eduf@cccc.net.cn 基于遗传优化的网络组合算法的手写数字识别 刘小俊,李胜军 （海南大学信息学院,海南 海口 570228） 摘要：目前,手写数字识别技术已被广泛应用.基于遗传优化的网络组合算法对经预处理的手 写数字采用网络加权组合法进行识别,最佳网络初始权值由改进的遗传算法得到.灰度特征 神经网中,首先对输入数据进行离散余弦变换以降低因二值化带来的冗余.实验表明该法是 较有效的手写数字识别算法。 关键词:BP 网络;遗传算法;离散余弦变换 中图分类号:TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2007)07-2pppp-0c Recognition for Handwritten Numbers Based on Networks Combination Optimized by Genetic Algorithm LIU Xiao-jun,LI Sheng-jun (Hainan university,HaiKou 570228,China) Abstract: Technology of handwritten numbers recognition has been widely applied at present. Networks combination algorithm optimized by genetic algorithm take the method of networks combination for handwritten numbers recognition after image processing, with optimum networks initial weights obtained by using improved GA. DCT is used to reduce redundancy in gray characteristic network resulted by binarization. Experiment has prove efectiveness of the algorithm. Key words: BP network; Genetic algorithm; DCT transform 1 引言 手写数字识别是当前模式识别领域的研究热点,也是有难度的公开问题.文章尝试用基 于遗传优化的网络组合算法进行手写数字识别,它融合了 BP网、遗传算法、离散余弦变换等 方法的优点,效果较佳. 特征提取前,进行图象预处理,主要步骤包括二值化、倾斜矫正、中值滤波、细化、归一 化等. 2 BP 网络基本理论 BP网络[1]包括信号正向传播与误差修正反向传播过程,其原理是使用最速下降法,通过 反向传播不断调整权值和阈值,使误差平方和最小. 1 《电脑知识与技术 学术交流》2007 年 07 期 投稿邮箱：eduf@cccc.net.cn 图 1 三层 BP网络结构图 2.1 BP 算法基本步骤 （1）置所有初始权值为充分小的非零随机数； （2）给定输入向量和期望输出； （3）经前向的逐层计算求得各层输出,得到实际输出； （4）反向传播中,以递归的方法调整各层间的权值； （5）若误差在允许范围内或迭代次数达到设定值,过程结束;否则返回 2,重复上述步骤。 2.2 BP 算法基本公式 1 m 2