神经网络期终论文.doc

 PAGE \* MERGEFORMAT 8 研究生课程期终论文 课程名称： 神经网络设计 任课教师： 彭洪 论文题目： 基于遗传-BP神经网络的手写数字识别 姓 名： 吴冬 专 业： 控制工程 学 号： 23220141153371 摘 要 论文提出一种基于遗传-BP神经网络的手写数字识别方法，使用c# 实现基本的遗传-BP算法以实现分类功能。 遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，BP神经网络是一种基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络，通过对神经网络参数的有限次迭代，使用神经网络向特定函数逼近的特征，对网络进行训练。然后，用训练后的神经网络对用户输入的手写体数字进行分类和识别。 论文首先简要介绍了模式分类以及神经网络的基本概念，并描述了遗传算法、BP算法的基本原理和思想；然后阐述了图像预处理方法和手写体数字识别的具体过程，以及程序运行的结果显示。 关键词： BP算法、遗传算法、手写体数字、神经网络 Abstract Paper proposes a method of handwritten numeral recognition based on neural network genetic -BP, using c # to achieve the basic genetic algorithm to achieve the classification -BP. ??? Genetic algorithm simulates Darwinian genetic selection and the natural elimination process of biological evolution computation model, BP neural network is based on the error back-propagation algorithm before multilevel feed-forward neural networks, neural network parameters through a finite number of iterations, using neural network function approximation to a particular feature, the network training. Then, after training the neural network for handwritten digits entered by the user to classify and identify. Firstly, brief introduction to the basic concepts of pattern classification and neural networks, and describes the genetic algorithm, BP algorithm of the basic principles and ideas; then describes the specific process of image preprocessing methods and handwritten digit recognition, and the results show that the program is running. Keywords: BP Algorithm，genetic algorithm，Handwritten Numeral; Neural Network, 第1章 绪 论 1.1引言 数字识别前景广阔,广泛应用于表格中数字的识别、汽车牌照的数字自动识别和成绩单的识别等项目涉及到交通、银行、教育和邮政等领域。实现数字的自动识别给人们提供了很大的方便。数字识别的算法较多,当前运用较好的主流算法以统计、神经网络和聚类分析的识别算法为主,如Bagging算法、Ada boost算法、误差反向传播算法、支持向量机算法、自组织映射以及径向基函数等等。 人工神经网络的基本特征为非线性映射、学习