基于神经网络的带噪声英文字母和数字识别
基于BP神经网络的手写数字识别系统研究
基于BP神经网络的手写数字识别系统研究一、概述随着信息技术的快速发展，手写数字识别技术已成为人工智能领域的一个重要研究方向。
手写数字识别系统能够自动地将手写数字图像转化为计算机可识别的数字信息，广泛应用于银行票据处理、邮政编码识别、移动支付等领域，极大地提高了工作效率和准确性。
BP神经网络作为一种强大的机器学习方法，在手写数字识别中展现出了显著的优势。
BP神经网络通过模拟人脑神经元的连接方式和信息处理机制，能够自动学习和提取手写数字图像中的特征，并通过不断调整网络参数来优化识别性能。
基于BP神经网络的手写数字识别系统具有较高的识别精度和鲁棒性。
BP神经网络在手写数字识别中的应用也面临着一些挑战。
手写数字的形态各异，存在大量的噪声和干扰因素，这要求神经网络具备强大的特征提取和抗干扰能力。
如何设计合理的网络结构、选择适当的训练算法以及优化网络参数，也是提高手写数字识别性能的关键问题。
本文旨在研究基于BP神经网络的手写数字识别系统，通过深入分析手写数字图像的特点和神经网络的原理，探索有效的特征提取和识别方法，以提高手写数字识别的准确性和稳定性。
本文还将对神经网络的优化算法进行研究，以进一步提高系统的性能。
1. 手写数字识别的背景与意义随着信息技术的迅猛发展，手写数字识别技术作为计算机视觉和模式识别领域的重要分支，逐渐受到广泛关注。
手写数字识别技术旨在通过计算机自动解析和识别手写数字，将其转化为计算机可处理的数字信息，从而实现信息的快速录入和处理。
手写数字识别技术具有广泛的应用场景和深远的意义。
在金融行业，手写数字识别技术可以应用于支票、汇票等票据的自动处理，提高业务处理效率，降低人为错误率。
在邮政行业，该技术可以辅助实现邮政编码的自动识别，提升邮件分拣速度和准确性。
在考试评分、数据录入、表单处理等场景中，手写数字识别技术也能发挥重要作用，显著提高工作效率和质量。
基于BP神经网络的手写数字识别系统研究具有重要的理论和实践价值。
一种基于神经网络的数字识别方法
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１ 引 言
天 然 水 流 输 移 的 泥 沙与 水 流 边 界 的 组 成 物 质 都 是非 均 匀 沙 、对 非 均 匀 沙 运 动 规律 的 研 究 既 是 当前 泥 沙 学 科 的前 沿 课 题 、 是 水 利 水 电 工程 （ 也 包括 长江 三 峨 工 程 ） 待 解 挟 甚 至 事 关 亟 工程 成 败 的关 键 技 术 之 一 ，因而 具 有 重 要 的学 术 和应 用价 值 。 该 课 题 的主 要 任 务 是 采 用计 算 机 图 象 处 理 技 术 对 在 非 均 匀 沙 床面 上 进 行 的 沙粒 跳 跃 跟 踪 电视 摄 像 试 验结 果数 字化 ， 出 沙 给 粒跳 跃 运 动 轨 迹 抄 粒跳 跃 跟 踪 电视 摄 像 试 验 将摄 像 机 固定 在
基于BP神经网络的数字识别研究
基于BP神经网络的数字识别研究摘要：比较了各种数字识别方法，采用bp神经网络设计了一个数字识别系统。
首先对数字图像进行二值化处理，构造输入向量矩阵；接着通过选取初始权值、隐层节点数和权值学习算法，创建bp 神经网络，对样本数据进行训练；之后对加有噪声的样本再次进行训练，以提高网络的鲁棒性；最后制作了图形用户界面进行实验。
测试结果表明，该系统对噪声系数小于0.85的字符识别率可达96%，且网络训练时间可以接受。
关键词：bp神经网络；数字识别；特征提取中图分类号：tp183 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）14-3362-041 概述数字识别在车辆牌照识别、银行支票识别和邮政储蓄票据识别等领域有着广泛的应用，因而成为研究人员近年来研究的一个焦点[1]。
而人脑神经系统模型的建立为人工神经网络的产生提供了理论模型依据，使其具有模拟人脑部分形象思维的能力[2]，因而使其成为人工智能技术的重要组成部分和常用方法。
人工神经网络由简单信息处理单元相互连接组成，通过简单处理单元间的相互作用来实现对其所接收信息的处理。
而随着人工神经网络技术的快速发展，其为解决模式识别邻域的相关问题提供了新的解决思路和方法，其突出的优点在于它具有对接收信息可进行并行分布式处理能力和自我学习反馈能力，因而吸引了众多研究人员对其进行广泛和深入的研究。
而误差反向传播网络（back-propagation），即bp神经网络，是一种典型的人工神经网络，它具有人工神经网络的所有优点，因而在众多技术邻域有着广泛的应用[3]。
该文首先对bp神经网络的基本原理进行了详细介绍，在分析了其基本原理的基础上，针对数字识别问题，设计了一种利用bp神经网络技术进行数字识别的方法。
经实验表明，该方法合理可行，且其识别效果正确有效。
2 相关原理与知识由于本文针对数字识别问题，利用bp神经网络技术对其进行方法设计和实现，首先必须了解bp神经网络的基本原理，即了解其具体构成形式、模型分类和其功能特点。
噪声环境下的语音识别算法研究
噪声环境下的语音识别算法研究随着智能语音技术的快速发展，语音识别技术已经成为了人工智能领域的一个重要研究方向。
然而在实际应用场景中，噪声环境对语音识别算法的影响是一个关键的挑战。
噪声环境下的语音识别算法研究成为了当前研究的热点之一。
噪声环境下的语音识别算法研究具有重要的意义。
在实际生活中，人们经常需要在各种不同的噪声环境下进行语音交流，比如在嘈杂的街道上进行电话交流，或者在工厂车间中进行语音指挥等。
在这些情况下，对于语音识别算法的要求就变得更为苛刻，因此提高在噪声环境下的语音识别能力对于提高语音交流的效率和准确率具有重要意义。
噪声环境下的语音识别算法研究对于提升人工智能技术的实际应用价值也具有重要意义。
在实际应用中，噪声环境是不可避免的，因此如何克服噪声对语音识别算法的影响，提高语音识别的准确率和鲁棒性成为了当前研究的重要课题。
目前，噪声环境下的语音识别算法研究主要集中在以下几个方面：一是噪声抑制算法的研究；二是特征提取算法的研究；三是模型训练和优化算法的研究。
噪声抑制算法的研究是噪声环境下语音识别算法研究的重点之一。
经典的噪声抑制算法主要包括基于频谱减法的算法、基于时域滤波的算法、基于频域滤波的算法等。
这些算法主要通过对语音信号的频谱和时域特性进行分析和处理，以提高语音信号在噪声环境中的可辨识性。
近年来，深度学习算法在噪声抑制领域也取得了很大的突破，比如基于卷积神经网络的噪声抑制算法、基于循环神经网络的噪声抑制算法等都取得了很好的效果。
特征提取算法的砠究是噪声环境下语音识别算法研究的另一个重要方向。
在噪声环境中，语音信号受到了严重的干扰，其频谱特性发生了较大的变化，因此如何提取出对噪声不敏感的语音特征成为了一个关键问题。
在特征提取算法的研究中，倒谱系数的使用、声学模型的优化和深度学习算法的应用成为了研究的热点。
模型训练和优化算法的研究是噪声环境下语音识别算法研究的第三个重要方面。
在噪声环境下，传统的语音识别模型往往会受到较大的影响，因此如何通过模型训练和优化算法来提高模型的鲁棒性成为了一个非常重要的课题。
基于神经网络的音频信号降噪技术
基于神经网络的音频信号降噪技术音频信号降噪是一项重要的信号处理技术，它在许多领域中都有广泛的应用，例如通信、语音识别、语音合成等。
随着神经网络技术的快速发展，基于神经网络的音频信号降噪技术逐渐成为研究热点。
本文将从神经网络的基本原理、音频信号降噪的挑战、基于神经网络的音频信号降噪方法等方面展开讨论。
一、神经网络基本原理神经网络是一种模仿人脑结构和功能而设计出来的计算模型。
它由大量相互连接并具有适应性调节能力的简单处理单元组成，这些处理单元被称为神经元。
每个神经元都接收来自其他神经元传递过来的输入，并根据输入和自身内部状态产生输出。
在训练过程中，通过调整连接权重和阈值等参数，使得网络能够对输入进行正确分类或输出期望结果。
这种学习过程通常通过反向传播算法实现，即将输出误差反向传播到每个连接权重，并根据误差大小来调整权重的值。
二、音频信号降噪的挑战音频信号降噪是一项具有挑战性的任务，主要由以下几个方面的因素造成：1. 噪声类型多样：不同环境下的噪声类型多种多样，例如白噪声、背景噪声、谐波失真等。
不同类型的噪声对降噪算法提出了不同要求。
2. 声音信号复杂性：真实世界中的音频信号通常具有复杂结构和高度非线性特性。
这使得降噪算法需要具备一定的非线性建模能力。
3. 实时性要求：在实时通信等应用场景中，对降噪算法提出了实时处理和低延迟要求。
这对算法设计提出了更高的挑战。
三、基于神经网络的音频信号降噪方法基于神经网络的音频信号降噪方法主要包括以下几个方面：1. 基于深度神经网络（DNN）：深度神经网络是一种多层结构组成的神经网络模型，它可以通过层层处理来学习输入和输出之间更复杂、更抽象的映射关系。
在音频信号降噪中，DNN可以用于学习音频信号的特征表示，然后通过降噪模型进行噪声抑制。
2. 基于循环神经网络（RNN）：循环神经网络是一种具有记忆性的神经网络模型，它可以处理具有时序关系的序列数据。
在音频信号降噪中，RNN可以用于建模音频信号的时序特性，并通过记忆单元对过去时刻的信息进行记忆和处理。
字母识别的神经网络方法
２实验方法
为一个 １×３ 的行 向量 。还 以上面 几个字母 量法，学习速率取为 ０ ０ ，动量项系数取为 ５ ．５ ２ １宇母的数字化裹征 ． 为例： ０５ ．，最大循环次数设为 ８０ 次。 ００ 我们设计的人工神经网络模型是用软件 Ａ＝【 ０ ０ ０ ０ １ ０ ０ ０ １ ０ Ｏ ０ １ １ １ 人 工神 经网络 模型 的识 别结果 根据 其输 ０ １ １ １ １ １ 实现的， 它只能处理数字信号 ， 不能直接处理 ｌ ０ ０ １ １ １ Ｏ Ｏ Ｏ １ ０ ０ ０ 出来决定， 方法为：当人工神经网络模型认为
长处理输入与输出元素间存在复杂的多元非 线性关 系的问题【】 ４
在 本 文 中 。 作者 以神 经 网络 应 用软 件 Ｅ ｇｅ ｅ ］ ａ ｌ ［ 中的模式识别模块为平台，设计了 ｙ５ 反 向传播 型人工神 经 网络模 型 ，将其应 用于
ｌ ｌ ０ ０ ０ ｌ ｌ １ １ １ １ ｌ ０ ０ ０
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２ ６个英文大写字母的识别。
第 二步 。为 了便于 人工神 经 网络模 型的
运算，将上述代表每个字母的５×７ 矩阵转变
网络的学习采用反向传播算法的附加动
有时 当远 方主机 发送 ＳＹＮ 数据 包过 来
民邮电出版社，００ １ ２ ０ 年 ０月． 第一版 ． 程之前 、 ） 包在内核通过路 由算ｉ 即将被 时， （ 数据 ２ 芏 ； 我们做简单丢弃的话 ， 对方主机会持续发 （】（ Ｅｌ ． Ｍｉ ｈ ｌ Ｌｎ ｘ系统安全实 ２ 美］ｌ ｎ Ｌ． ｔ ｅ ．ｉｕ ｅ ｃ １ 转发之前，和（） ３本地进程向网络发送数据包 送 Ｓ Ｎ数 据包过来 ， Ｙ 直到 多次超时失败 为止 。 用手册 ． 电予工业 出版社 ． 前三个关键 ＨＯ Ｋ位置发挥作用 Ｏ 因此我 们可以用 Ｒ Ｊ Ｃ ａｇ ｔ Ｅ Ｅ Ｔ ｔｒｅ来拒 绝数据 【】孔祥丰．ｌｃｗａｅ Ｌｎ ｘ 实用垒书． ３ Ｓａ ｋ ｒ ｉｕ 电
高噪声环境下的语音识别算法研究
高噪声环境下的语音识别算法研究摘要：语音识别是一项重要的人机交互技术，广泛应用于语音助手、智能手机、智能家居等领域。
然而，在高噪声环境下，传统的语音识别算法往往受到严重干扰，导致识别准确率下降。
因此，本文针对高噪声环境下的语音识别问题展开研究，提出了一种基于深度学习的算法，并对其进行了实验验证。
1. 引言随着科技的不断发展，人机交互技术在我们日常生活中扮演着越来越重要的角色。
语音识别作为其中一项关键技术，在智能手机、智能家居等领域广泛应用。
然而，在高噪声环境下进行准确的语音识别仍然是一个具有挑战性的问题。
2. 高噪声环境对传统语音识别算法的影响在高噪声环境中进行准确的语音识别是一个具有挑战性和复杂性问题。
传统基于模板匹配和隐马尔可夫模型的语音识别算法往往受到噪声的严重干扰，导致识别准确率下降。
噪声会改变语音信号的频率、幅度和时域特性，使得语音信号与模板之间的匹配变得困难。
3. 基于深度学习的高噪声环境下的语音识别算法深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。
在高噪声环境下进行准确的语音识别，我们可以借鉴深度学习在其他领域中取得成功的经验。
首先，我们可以使用卷积神经网络（CNN）来提取特征。
CNN可以通过卷积层和池化层来提取输入数据中的局部特征，并通过多个卷积层和池化层来逐渐提高特征表达能力。
对于高噪声环境下的语音信号，我们可以将其视为一种图像数据，并使用CNN来提取其频谱图等特征。
其次，我们可以使用长短时记忆网络（LSTM）来进行序列建模。
LSTM是一种特殊的循环神经网络，能够有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。
在高噪声环境下，语音信号中的噪声会导致序列中的时域特性变化，而LSTM可以通过记忆单元和门控机制来适应这种变化。
最后，我们可以使用连接时域和频域信息的方法来提高语音识别的准确率。
在高噪声环境下，时域和频域信息往往会相互补充。
通过将时域信息和频域信息进行融合，我们可以获得更准确的语音识别结果。
基于BP神经网络的数字识别方法
２０ ０ ６年 第 ２ ５卷 第 ｌ ０期
文 章 编 号 ： １０ —５ ６ （ ０ ６ １－ ０ ０ ０ ０ ６ １７ ２ ０ ） ０ ０ ４ ２
基于 Ｂ Ｐ神 经 网 络 的 数 字 识 别 方 法
施少 敏 ，马 彦恒 ，陈建 洲
（ 械 ：程 学 院 光 学 与电子工 程 系 ，河北 石 家庄 ００ ０ ） 军 ［ ５ ０ ３
ｉ ｌ ｎｃ ｕｄｅ ｒ ｉ ｎｇ ｎｕｍ ｅｒｃ ｌｒ ｏｇｎｉｉ ｗ ｏｒ ｎｄ ｍ ａ ｎｇ ｓ ｅ ｃｏ ｒ ｌ ｉ ｒ ｅ ｅ ｓｂｙ ｃ ｓ ｔａ ｎｉ ｉ ａ ｅｃ ｔｏｎ ｎｅｔ ｋａ ｋｉ ｕｒ ｒ ｅ ａｔｏｎ ｐａ ａｍ ｔ ｒ ｈｏｏｓｎｇ ｔ ｅ ｉ ｔａ ｅ ｇｈ ，ｔ ｉ ｈ ｎｉｉ ｌｗ ｉ ｔ ｈｅ ｎ ｕｍ ｂｅ ｄｅ ｎｏ ｓ ａ ｈｅ ｌ ａ ｎｉ ｌ ｒｔ ｅ ｇｈｔ Ｅｘｐｅ ｉ ｅ ｓｉ ｃａ ｅ ｈａ ｈ ｅ ｈｏｄ ｗ ｏｒ ｅ ｌｉ ｒ ｃｏ ｒｏｆｈｉ ｄｅ ｎｄ ｔ ｅ ｒ ｎｇ ａ ｇｏ ｉｈｍ ｏｆｗ ｉ ． ｒｍ ｎｔ ｎｄｉ ｔ ｄ ｔ ｔｔ ｅ ｍ ｔ ｋ ｗ ｌ ｎ ｅ ｇｎｉ ｉ ｇ ｚｎ ｔ ｒ ｂ ｎｕｍ ｂｅ ｓｅ ｃｔｙ ａ ｃｋｌ ｈｅＡ ａ ｒ ｘａ ｌ ｎｄ ｑｕｉ ｙ． Ｋｅ ｙｗ ｏ ｄ ｒ ｓ：Ｎｅｕ ａ ｗ ｏｒ ｒ ｌｎｅｔ ｋ；Ｎｕｍ ｅ ｉ ａｌｒ ｃｏ ｒｃ ｅ ｇｎｉｉ ｔｏｎ；Ｂ ａ ｋ ｐ ｏｐ ａｔｏｎ ａ ｇ ｉｈｍ ｃ ｒ ａｇ ｉ ｌ ｏｒｔ
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字 。 故 使 用 Ｂ 网络 技 术 ， 经 预 处 理 图像 并特 征提 Ｐ
取 后 ，送 入 Ｂ Ｐ网 络 实 现 其 数 字 别 。
基于深度学习的噪声识别算法研究
基于深度学习的噪声识别算法研究随着智能科技的快速发展，人工智能已经成为当今的焦点话题。
它的应用已经渗透到生活的各个领域。
比如在音频处理方面，深度学习技术在音频噪声识别上的应用越来越广泛，大大提高了音频效果和人机交互的用户体验。
一、噪声识别的背景喜欢听歌的人都懂，当我们在上淘宝购买耳机时，常常会关注这款耳机是否能有效降噪。
此外，我们在通话时也经常需要过滤掉底噪。
但大多数人并不了解什么是噪声，为什么噪声如此重要？噪声是指人耳感知到的无意义的声音。
它是一种干扰，可能会影响音频设备的性能，从而降低用户的使用体验。
这是因为人类耳朵对于声波的识别非常敏感，每个人都会有不同的声音感知程度。
例如，在一段不好的音乐中很难听出旋律的韵律，这是噪音引起的干扰。
因此，噪声识别技术对于音频设备是非常重要的。
二、传统噪声识别方法在以前，人们通常使用传统的数字信号处理技术来实现噪声识别和降噪。
这些方法主要基于人类对噪声的感知特性来识别声波，并且使用实时的数字信号处理算法来分离噪声和声音。
但这些传统方法只适用于小信号和短时间的噪声，而且在高声音信噪比下的性能表现都不尽人意。
三、基于深度学习的噪声识别方法由于人工智能技术的发展，深度学习的出现为噪声识别带来了很多帮助。
深度学习算法可以自动发现噪声与声音之间的关键差别，对较大的数据处理变得更加容易。
深度学习还可以通过训练网络识别噪声中的声音模式和结构，从而提高识别噪声的准确性。
然而，深度学习的概念对于一些人来说，并不好理解。
这里简单介绍几种基于深度学习的噪声识别方法吧：1. 基于声域分类的噪声识别此方法的碰见要点在于，深度学习可以区分出不同频率的声音，就像人耳一样。
这些频率被称为“声域”，深度学习可以自动提取不同声域间的关系，从而正确分离噪声和声音。
2. 基于自编码器的噪声识别自编码器是深度学习中的一种经常使用的网络结构，可以自动学习到数据中最重要的特征。
该算法可以在对未知噪声进行分析时，学习数据的结构并提取出最有区分性的特征，从而准确地识别噪声。
基于卷积神经网络的音频信号识别技术研究
基于卷积神经网络的音频信号识别技术研究近年来，基于卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 的音频信号识别技术在语音识别、音乐分类、语音情感分析等领域取得了显著的进展。
本文将从卷积神经网络的基本原理，音频信号特征提取技术，卷积神经网络结构设计，以及应用实例等方面，对基于卷积神经网络的音频信号识别技术进行深入研究和探讨。
一、卷积神经网络的基本原理卷积神经网络是一种深度学习的神经网络模型。
它以图像识别为代表的视觉任务中，取得了十分显著的效果。
其基本原理就是对输入的数据进行多层多通道的卷积计算，在不断迭代优化的过程中提取出更加高级的特征信息，最终通过全连接层得到输出结果。
由于音频信号与图像信号具有一定的相似性，因此卷积神经网络在音频信号识别方面也能取得一定的成果。
例如，在语音识别任务中，通过将音频信号转换成适合卷积计算的spectrogram 矩阵，并通过卷积池化等操作，可以提取到更加有效的特征信息。
二、音频信号特征提取技术为了将音频信号在卷积神经网络中进行有效的计算，需要将其转换为特征矩阵。
常用的音频信号特征提取技术包括 MFCC、mel-spectrogram 等。
MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) 是一种常用的音频信号特征提取方法，其可以将音频信号转化为具有语义的 Mel 频率序列。
这种方法通常包括预加重、分帧、Hamming 窗、快速傅里叶变换、Mel 滤波器等步骤，最后得到一个 MFCC 系数矩阵。
mel-spectrogram 是一种基于频谱的声学特征，它考虑到人类的听觉感知的特性，采用 Mel-Filterbank 等技术，将音频信号转换为Mel 频率谱图，并通过对数幅值等变换，得到以时间为行和频率为列的二维矩阵。
三、卷积神经网络结构设计在卷积神经网络的结构设计中，常见的有 LeNet 5、 AlexNet、VGG 16、Inception 等。
基于深度卷积神经网络的图像去噪研究
基于深度卷积神经网络的图像去噪研究一、本文概述随着数字图像技术的飞速发展，图像去噪作为图像处理领域的一个核心问题，对于提升图像质量和后续的高级视觉任务（如识别、分类、分割等）至关重要。
然而，传统的图像去噪方法在处理复杂噪声和非线性噪声时常常显得力不从心。
近年来，深度学习，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的兴起，为图像去噪提供了新的可能性和突破。
本文旨在研究基于深度卷积神经网络的图像去噪方法，通过构建和优化神经网络模型，实现对含噪图像的有效去噪，提升图像质量。
我们将首先介绍图像去噪的背景和意义，然后重点探讨卷积神经网络在图像去噪中的应用，包括其基本原理、网络结构设计、训练策略等方面。
在此基础上，我们将详细介绍本文所使用的深度卷积神经网络模型，以及针对该模型的创新性改进和优化策略。
通过本文的研究，我们期望能够深入理解卷积神经网络在图像去噪中的工作机制，提升去噪性能，为实际应用中的图像处理任务提供更为准确、高效的解决方案。
我们也期望本文的研究能够为深度学习在图像处理领域的其他问题（如图像增强、图像超分辨率等）提供有益的参考和启示。
二、相关理论与技术基础深度卷积神经网络（DCNN）是深度学习领域中的一种重要结构，特别适用于图像处理和识别任务。
DCNN通过模拟人脑视觉皮层中的层级结构，构建多个卷积层、池化层和全连接层，实现对输入图像的多层次特征提取和抽象表示。
在图像去噪领域，DCNN可以学习并提取图像中的噪声模式，进而重构出清晰、无噪声的图像。
图像去噪是图像处理领域的一个重要研究方向，旨在从带噪声的图像中恢复出原始的、无噪声的图像。
传统的图像去噪方法如中值滤波、高斯滤波等，虽然可以在一定程度上减少噪声，但往往会导致图像细节的丢失。
而基于DCNN的图像去噪方法，则能够通过对大量图像数据的学习，自适应地识别并去除噪声，同时保留图像的重要细节。
卷积层是DCNN的核心组成部分，它通过卷积运算实现对输入图像的特征提取。
基于BP网络的噪声字符识别系统
（ （ ； ） ） （ Ｘ ， ） ） ｋ （ ． ｎ
将 ６ 字符 分别表 示 成 ６ ５ 个 个 ×５的矩 阵 ， 如图 ３所示 ， 中空 白处 用 “ ” 其 ０ 表示 ， 阴影 处 用 “ ” 有 １ 表
［ 稿 日期 ］２ ０ ～ １ 一 ３ 收 ０６ ｏ ｏ ［ 者 简 介］廖 家 平 （ ９ ７ ，男 ， 北 罗 田人 ， 北 工业 大 学 教 授 ， 学 博 士 ， 作 １５ ～） 湖 湖 理 研究 方 向 ： 能 控 制 智
（） （ （一 ） 一 １ （）∑ （） （） ） ∞ ， 。
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都可 以利用 神经 网络 来解 决．
２ １ 输 入 量 的 选 择 及 其 表 示 ．
ｉ一 １， … ， ２， Ｉ；
∞ ＋ １ （ ）一 ∞ （ 。 ）＋ ∞ ＋ １ （ ）一 ∞ ）＋ （
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２ ２ 输 出量 的 选 择 及 其 表 示 ．
Ｔ ＲＡＩ 收 敛 速 度 快 ， 络 误 差 也 比 较 小 ， ＮＩ Ｍ 网 而 Ｔ ＲＡＩ Ｄ 由于 它只 是单 纯 的梯 度 下 降 训 练 函 数 ， ＮＧ 训 练 速 度 慢 ， 法 达 到 目标 误 差 需 要 ， 是 因 为 无 这
ｔａｎｍ ８ ６ ９ ５ 一 ０ ６ １ ／ ０ ０ ｒ ｉｌ ． ７８ ｅ ０ ４ ５ ０ ０ ０ ０ ３８ ４ ． ０ ４ ４ ２
他相 应类推 ， 以确定 网络 的输 入接 点数 为 ２ ． 可 ５
—田暇豳
—圈田嘲
—啊豳豳
２ ７
３
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８
０
基于卷积神经网络的声音信号分类与识别
基于卷积神经网络的声音信号分类与识别声音信号分类与识别是一种通过使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）来自动识别和分类不同类型声音的方法。
声音信号分类与识别在许多领域中具有广泛的应用，包括语音识别、环境监测和医学诊断等领域。
声音信号分类与识别基于卷积神经网络的原理和流程，首先需要构建一个合适的数据集来训练网络模型。
这个数据集可以包含不同类型的声音信号，比如人声、汽车噪音、乐器等。
每个声音信号都需要进行标记，以便在训练过程中能够准确地分类和识别声音信号。
接下来，我们需要将声音信号转换成适合神经网络处理的数值表示。
一种常见的方法是使用短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）将声音信号转换为时频图（Spectrogram）。
时频图能够反映声音信号在不同时间和频率上的能量分布，提供了丰富的特征信息，以便网络模型进行分类和识别。
在构建网络模型方面，卷积神经网络在声音信号分类与识别中具有良好的性能。
常见的模型结构是由卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully Connected Layer）组成。
卷积层用于提取声音信号中的局部特征，池化层用于降低特征的维度和计算量，全连接层用于将提取到的特征进行分类和识别。
训练网络模型时，我们需要使用合适的优化算法和损失函数来优化模型性能。
常见的优化算法包括随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）和Adam优化算法。
损失函数可以使用交叉熵损失函数，以评估模型的分类和识别性能。
在训练过程中，我们还可以使用数据增强技术来提高网络模型的泛化能力。
数据增强可以通过对原始数据进行随机平移、旋转、加噪声等操作，生成更多样的训练样本，从而减少过拟合的风险。
完成模型训练后，我们可以使用测试集来评估模型的性能。
基于深度神经网络的音效识别技术研究
基于深度神经网络的音效识别技术研究深度神经网络是近年来发展迅速的一种机器学习技术，应用广泛。
在音效识别领域，深度神经网络也被广泛用于音效的识别和分类中。
本文将探讨基于深度神经网络的音效识别技术的研究现状和前景。
一、深度神经网络简介深度神经网络（deep neural network, DNN）是一种模拟神经网络的人工智能算法。
该算法模仿神经元之间相互连接的方式，通过多层次神经元的操作，来提取数据中的特征信息。
深度神经网络由于在许多领域如自然语言处理、图像识别等方面取得了显著的成果，被认为是一种非常有效的机器学习技术。
二、音效识别技术的研究现状音效识别技术主要是用于对各种不同的音效进行分类，如车辆噪音、人声、动物的叫声等等。
在音效识别技术的研究中，主要包含两个方面：特征提取和分类。
传统的音效识别技术是通过手动提取音频特征并加以分类，这种方法在识别音效效果上并不十分理想。
近年来，基于深度学习的音效识别技术得到了快速发展。
在深度学习的框架下，对于音效的特征提取和分类是同时进行的。
因为深度学习能够从原始数据（例如音频信号）中自动提取最具有代表性的特征。
同时，深度学习的算法在大量数据中训练后，可以使分类器的准确性得到显著提高。
三、基于深度神经网络的音效识别技术基于深度神经网络的音效识别技术需要完成两个主要的步骤。
首先是对音频信号进行声谱图的生成，其次是对声谱图进行处理和特征提取以便进行分类。
在深度神经网络中，声谱图通常表示为一个三维数组，这个数组包含每个时间点的声强、每个频率的大小，以及某些特定时间帧和频率的差异。
对于一段音频信号，可以使用傅立叶变换方法得到其声谱图。
通常使用CNN（卷积神经网络）来处理声谱图的数据。
在卷积神经网络模型的基础上，其最后一层通常是全连接层，用于对音频信号的分类。
分类器通常是一个softmax回归模型，它能够根据不同类型的训练数据进行分类。
在分类器上，使用交叉熵作为损失函数，用于衡量模型对于不同类型音效的分类性能。
基于卷积神经网络的音频分类与识别算法设计
基于卷积神经网络的音频分类与识别算法设计音频分类与识别一直是音频信号处理中的重要问题。
随着人工智能和深度学习的快速发展，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的音频分类与识别算法逐渐成为研究的热点。
本文将介绍基于卷积神经网络的音频分类与识别算法设计。
一、引言随着音频数据的快速增长，如何高效地对音频进行分类与识别成为了迫切的需求。
传统的音频分类与识别方法主要依赖于手工提取的特征和机器学习算法，但这种方法往往受到特征提取的限制和人工干预的局限。
基于卷积神经网络的音频分类与识别算法通过学习音频数据的特征和模式，能够从大规模数据中自动提取合适的特征，并具备一定的泛化能力，从而在音频分类与识别任务中取得了显著的表现。
二、卷积神经网络概述卷积神经网络是一种深度学习算法，以其良好的特征学习能力和参数共享机制而受到广泛关注。
卷积神经网络包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层等组成部分。
输入层接受音频的原始数据，并将其转换为神经网络可处理的形式。
卷积层通过卷积运算提取输入数据的空间特征，其中卷积核是一个小的矩阵，通过滑动窗口与输入数据进行局部运算。
池化层通过对卷积层输出数据进行下采样，减少参数数量和计算量，增加网络的泛化能力。
全连接层通过连接所有的神经元，将上一层的特征表示映射到特定类别的概率分布。
输出层通过softmax函数将各类别的概率进行归一化，得到最终的分类结果。
三、音频特征提取音频数据是时域信号，与图像数据不同。
为了将音频数据输入到卷积神经网络中进行处理，首先需要进行特征提取。
常用的音频特征提取方法包括短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）、梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFCC）等。
四、卷积神经网络的音频分类与识别算法设计基于卷积神经网络的音频分类与识别算法主要包括以下几个关键步骤：1. 数据预处理：对原始音频数据进行预处理，例如音频采样率的调整、声道数的统一等。
如何解决神经网络中的标签噪声问题
如何解决神经网络中的标签噪声问题神经网络是一种强大的机器学习工具，它在各个领域都取得了巨大的成功。
然而，神经网络在处理标签噪声问题上面临着一定的挑战。
标签噪声是指在训练数据集中存在错误或不准确的标签，这可能导致神经网络学习到错误的模式，从而降低了其性能。
本文将探讨一些解决神经网络中标签噪声问题的方法。
首先，一种常见的方法是使用数据清洗技术来处理标签噪声。
数据清洗是指通过识别和纠正标签错误或不准确的样本，从而提高数据集的质量。
这可以通过人工检查或自动算法来实现。
人工检查需要专家的知识和经验，但是非常耗时且可能存在主观性。
另一方面，自动算法可以通过比较样本之间的相似性来检测标签错误，然后进行修复。
例如，可以使用一些基于相似性度量的算法，如K最近邻算法或聚类算法，来发现标签错误并进行修正。
其次，一种更高级的方法是使用半监督学习技术来处理标签噪声。
半监督学习是指使用带有少量标签的数据和大量未标记数据来进行训练。
在标签噪声问题中，我们可以使用未标记数据来帮助纠正标签错误。
一种常见的半监督学习技术是自学习（self-training），它通过使用已经训练好的模型对未标记数据进行预测，并将预测结果作为新的标签。
然后，这些新的标签可以与原始标签进行比较，从而发现和修正标签错误。
另外，一种有效的方法是使用集成学习技术来处理标签噪声。
集成学习是指将多个独立的模型组合在一起，以提高性能和稳定性。
在标签噪声问题中，我们可以训练多个神经网络模型，并使用投票或平均的方式来获得最终的预测结果。
由于每个模型都可能受到标签噪声的影响，通过集成多个模型可以减少标签噪声的影响，并提高整体性能。
此外，一种常见的方法是使用迁移学习技术来处理标签噪声。
迁移学习是指将已经在一个任务上训练好的模型应用到另一个相关任务上。
在标签噪声问题中，我们可以使用在一个干净数据集上训练好的模型来处理带有标签噪声的数据集。
通过迁移学习，模型可以学习到更鲁棒的特征表示，并减少对标签的依赖。
基于神经网络的声音识别技术研究与应用
基于神经网络的声音识别技术研究与应用随着人工智能和机器学习技术的不断发展，基于神经网络的声音识别技术已经逐渐成为了一个热门的研究领域。
这种技术可以通过学习和模拟人脑的工作原理，实现对各种声音和语音的高效识别和分类，并广泛应用于语音助手、智能客服、声纹识别等方面。
本文将探讨基于神经网络的声音识别技术的相关原理、方法和应用。
一、基于神经网络的声音识别技术原理神经网络是一种模拟人脑神经元间连接和信息处理过程的计算模型，它由若干个层次组成，每个层次都由若干个神经元构成，每个神经元都有多个输入和一个输出。
神经网络的学习过程就是通过对输入样本数据的反复训练，不断调整各个神经元的连接权重，最终实现对未知数据的准确预测和分类。
声音识别技术就是利用神经网络模拟人脑对声音和语音进行处理和判断的过程。
可以将声音波形信号转换为数字信号，并输入到神经网络中进行分析和处理。
通常可以将声音波形信号分解为较小的时间窗口，在每个时间窗口内提取出声音的频率谱和能量特征，并作为输入数据输入到神经网络中进行声音的识别和分类。
二、基于神经网络的声音识别技术方法在实际应用中，基于神经网络的声音识别技术通常需要经过多个步骤，包括预处理、特征提取、模型训练和分类预测等过程。
1. 预处理声音信号在采集和传输过程中经常会受到噪声、失真等干扰和影响，因此需要对声音信号进行预处理，以提高数据的准确性和可靠性。
常见的预处理方法包括滤波、时域积分、降噪、归一化等操作。
2. 特征提取声音信号经过预处理后，需要从中提取出有用的特征，以便于后续的模型训练和分类预测。
常见的特征提取方法包括MFCC （Mel Frequency Cepstral Coefficients）、LPC（Linear Predictive Coding）等。
3. 模型训练模型训练是基于神经网络的声音识别技术的关键步骤，通过大量的样本数据进行模型训练，不断调整神经元之间的连接权重，以提高模型的准确性和泛化能力。
基于神经网络的语音信号降噪算法研究
基于神经网络的语音信号降噪算法研究第一章引言随着科技的不断发展，人们对于语音信号的清晰度和准确性要求也越来越高。
然而，在实际应用中，语音信号往往会受到噪声的干扰，导致语音的识别和理解变得困难。
因此，语音信号降噪算法的研究变得尤为重要。
本章将介绍本文的研究背景和意义，以及研究的目的和方法。
第二章语音信号降噪算法的传统方法在过去的几十年中，人们已经提出了许多传统的语音信号降噪算法。
其中最常见的算法包括基于频域的方法和基于时域的方法。
2.1 基于频域的方法基于频域的方法主要通过对语音信号的频谱进行分析和处理来达到降噪的目的。
常见的方法有短时傅里叶变换和功率谱减法等。
2.2 基于时域的方法基于时域的方法主要通过对语音信号的时域特性进行分析和处理来降低噪声的影响。
常见的方法有自适应滤波和谱减法等。
尽管这些传统的方法在一定程度上可以降低噪声的影响，但是它们往往会带来一些副作用，比如语音信号的失真和降低语音信号的质量等问题。
第三章基于神经网络的语音信号降噪算法3.1 神经网络的基本原理神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和工作原理而设计出来的计算模型。
它可以通过训练样本来学习和模拟数据之间的复杂关系，进而进行预测和分类等任务。
3.2 基于神经网络的语音信号降噪算法流程基于神经网络的语音信号降噪算法主要包括以下几个步骤：1）数据预处理：对输入的语音信号进行预处理，使其适合神经网络的输入要求。
2）网络训练：使用已标记的数据对神经网络进行训练，调整网络的权重和偏置，以使其能够准确地预测和去除噪声。
3）去噪处理：使用训练好的神经网络对待降噪的语音信号进行去噪处理，得到降噪后的语音信号。
4）后处理：对降噪后的语音信号进行后处理，以提高信号质量和清晰度。
第四章实验结果与分析为了验证基于神经网络的语音信号降噪算法的效果，我们进行了一系列实验。
实验结果表明，该算法在降噪效果上具有显著优势，并且相比传统的方法具有更好的音质保留效果。
基于CS的Hopfield神经网络数字识别应用
基于CS的Hopfield神经网络数字识别应用董亚南;高晓智【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2015(000)007【摘要】介绍了布谷鸟搜索(cuckoo search, CS)和Hopfield神经网络的基本原理,研究了基于Hopfield神经网络的数字识别应用。
针对Hopfield网络权值在数字识别时易陷入局部最优,提出将CS引入Hopfield神经网络的解决方法。
利用CS对复杂、多峰、非线性极不可微函数的全局搜索能力,使Hopfield网络在较高噪信比的情况下仍保持较高的联想成功率,并进行了仿真。
仿真结果表明,该方法识别数字的效果更佳。
%The basic theories of cuckoo search (CS) and Hopfield Neural Network (HNN) are introduced, and the application of Hopfield Network in the digit recognition is researched. Aiming at the problem that Hopfield Neural Network can easily fall into local minimum, a new method that Hopfield network combines CS is presented. The method uses the global search capability of CS for complex, multimodal, nonlinear and non-differentiable functions to make Hopfield network keep a higher success rate even if noise-to-Signal ratio is high, and a simulation was carried out. Experiment results show that this method has a better performance.【总页数】5页(P132-136)【作者】董亚南;高晓智【作者单位】上海海事大学信息工程学院，上海 201306;上海海事大学信息工程学院，上海 201306; 阿尔托大学自动化与系统技术系，赫尔辛基 FI-00076【正文语种】中文【相关文献】1.基于神经网络的液晶数字识别在船用设备管理中的应用 [J], 王明勋2.基于离散Hopfield神经网络的噪声数字识别 [J], 江铁;曹龙汉;孙奥3.基于离散Hopfield神经网络的数字识别实现 [J], 金灿4.基于小波变换Hopfield神经网络的手写体数字识别 [J], 杨盈;李朝峰5.基于卷积神经网络的手写数字识别应用 [J], 翟高粤因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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2.3 每层的激活函数
选择采用两层对数 S 型函数作为网络激活函数 。 在 MatLab 中已经将其编写成函数的形式 ， 可以调用 函数 logsig.m 。 这里它的输出计算公式如公式 （2 ）。
A=logsig （W*P ，B ）
（2 ）
phabetnum 中 给 定 顺 序 在 其 相 应 位 置 上 输 出 为 1， 其
表 1 修改 S1=15 ，16 ，……，34 时的训练结果
2.2 每层神经元数
（1） 输入层节点个数 由于 BP 网络不能直接处理图片信息 ， 需要将要 识别的图像进行预处理 。 将含有英文字母和数字的部 分用点阵画出其图形 ， 并将其数字化为 24×18 的 0、1 矩阵 ， 例如字母 A 的点阵如图 2 。
研究与开发
基于神经网络的带噪声英文字母和数字识别
牛慧娟 ， 汪森霖
（ 广州涉外经济职业技术学院 ， 广州 510540 ） 摘
要 ： 应用 神 经网 络 的 方法 ， 设 计 了一 个 432-26-36 结 构的 三 层 BP 训 练 网 络 ， 来 识 别 具 有 一 定 噪 声的 26 个 大 写英 文 字 母及 10 个 阿 拉伯 数 字 ， 并考 察 了 网络 初 始 参数 对 于 收 敛 速 仿真实现 ， 试 验结 果 表 明该 系 统 能够 对 具 有一 定 噪 声的 大 写 英文 字 母 和数 字 进 行非 常 好的识别 。
（2 ） 反向传播 ： 根据输出值与期望值的误差 ， 把误 差信号按原来正向传播的通路反向传回 ， 并对每个隐 层的各个神经元的权值进行修改 ， 以使误差信号趋于 最小 。
x[1] x[2]
x[d]
1
BP 网络简介
BP 网络是一种多层前馈网络 ， 包括输入层 、 隐层
2
系统所用 BP 网络结构的设计
趭 趩 M O D E R N C OM P U T E R
2008．10
研究与开发
图 3 S1=16 ，20 ，26 ，30 时的误差曲线
影响学习速度 。 所以 ，一般取初始权值在 （-1，1） 之间 的随机数 ，希望经过初始加权后的每个神经元的输出 值都接近于零 ，这样可以保证每个神经元的权值都能 够在它们的 S 型激活函数变化最大之处进行调节 。
2.5 BP 网络的初值设定
（1） 初始权值 由于网络是非线性的 ， 初始权值对于学习是否达 到局部最小 、 是否能够收敛以及训练时间长短有很大 关系 。 初始值过大 ， 可能会使得加权后的输入落在激 活函数的饱和区 ， 误差变 化率将会非常小 ， 进而使得 权值几乎不能调整 ， 网络陷入瘫痪 ； 而初值过小 ， 又会
输出层节点个数 。 （4 ） 期望误差 网络的目标误差 err_goal 设定为 0.01。
通过表 1 可以观察出 ， 除 了 当 S1 为 15 时 ， 网 络 训练需要循环次数比较多之外 ， 当隐层节点为表中其 他值时网络的训练循环次数并没有较大的变化 。 为了选择最优节点个数 ， 试验同时还 记 录 下 了
图 2 大写字母 A 的 24×18 点阵表示
S1 在 16～34 之间的误差曲线图 ， 由于篇幅限制 ， 只列
一 种 对 于 BP 网 络 的 改 进 方 法 是 在 网 络 训 练 的 过程中使学习速率自适应 ： 检查权值的修正值是否真 正降低了误差函数 ， 如果确实如此 ， 则 说明所选取的 学习速率值小了 ，可以对其增加一个量 ； 如果不是 ， 而 产生了过调 ，那么就应该减小学习速率的值 ， 公式 （3） 给出了一种自适应学习速率的调整公式 。
P
432 1
26 35
W1 B1
26 1
A1 F1 26 1 1
36 26
W2 F2 B2
36 1
A2
36 1
η （k+1 ）= 0.7η （k ） η （k ）
1
432
! # # # " # # # $
1.05η （k ） SSE （k+1 ）<SSE （k ） SSE （k+1 ）>SSE （k ）
收稿日期 ：2008-06-25 修稿日期 ：2008-10-03
理论上已经证明 ： 只要在输入输出线性神经元之 间 ， 增加采用 S 型函数的隐层神经元 ， 所构成 的多层
Á Á
y[1] y[2] y[m]
图 1 三层 BP 网络拓扑结构图
前馈网络可以实现任意连续函数的 逼近 。 也就是说
BP 网络解决非线性问题首选的模型为具有一个隐含
度的影 响 ， 通 过多 次 对 试验 结 果 的比 较 选 取了 最 佳 隐层 节 点 个数 。 系 统 用 MatLab 进 行
关键词 ： 英文字母识别 ； 数字识别 ； BP 网络 ； MatLab ； 噪声
0
引 言
英文字母和数字识别技术是车牌识别过程 的 一
望值 ，则进入反向传播过程 。 在正向传播过程中 ，网络 的权值不变 ；
2.1 网络层数的选择
BP 网络因采用 BP 学习算法而得名 。 BP 算法工
作过程如下 ： （1） 正向传播 ： 输入的样本从输入层经过隐层处 理后传向输出层 ； 在逐层处理的过程中 ， 每一层 神经 元的状态只对下一层神经元的状态产生影响 。 在输出 层把输出值和期望值进行比较 ， 如果输出值不等于期
现 代 计 算 机 （ 总 第 二 九 三 期 ）
M O D E R N C OM P U T E R 2008．10
趮 趩
研究与开发
响 ， 如同一个低通滤波器 ， 它允许网络忽略其 上的微 小变化 ， 使其有可能滑过一些局部极小值 。 图可以看出 ， 理想和有噪声两种网络都有一定的抗干 扰 能 力 ， 在 平 均 值 为 0 ～0.4 之 间 的 噪 声 影 响 下 ， 两 个 网络都能 100% 准确无误地进行识别 ， 而当噪声加大 到 0.4～0.5 时 ， 理想网络的出错率明显比带噪声训练 网络的出错率要高 ， 在平均噪声为 0.5 的情况下 ， 理 想网络的出错率为 0.17% ， 而带噪声训练的网络出错 率仅为不到 0.06% 。
其他 （3 ）
学习速率可以自动调整后使得初始学习速率 (0) 的选取范围可以有很大的随意性 。 （3） 动量因子
A1=logsig(W1*P+B1) A2=logsig(W2*A1+B2)
图 4 系统实现所采用 BP 网络结构模型
BP 算法采用的是梯度下降法 ， 训练是从某一起
点沿着误差函数的斜面逐渐达到误差的最小值 ， 但由 于很多误差函数为多维空间曲面 ， 如同连绵起伏的山 脉 ，使得在训练过程中 ，可能使网络陷入某一小谷底 ， 即某一局部极小值 ，训练可能无法逃出这一局部极小 值 。 解决这一问题的方法是训练网络时采用附加动量 法 ， 这种方法使网络在修正权值时 ， 不仅考虑误 差在 梯度上的作用 ，而且考虑在误差曲面上变化趋势的影
层的三层网络结构 。 其拓扑结构如前面的图 1 所示 。 如果试验中发现网络的训练精度无法达到预期要求 ，
现 代 计 算 机 （ 总 第 二 九 三 期 ）
作者简介 ： 牛慧娟 （1982- ）， 女 ， 河北任丘人 ， 助教 ， 本科 ， 研究方向为多媒体技术
M O D E R N C OM P U T E R 2008．10
他位置输出 0。 所以输出层的节点选定为 36 个 。 （3 ） 隐层节点个数 关于隐层神经元个数的选择至今没有很好 的 理 论指导 ， 需要在试验中反复比较 ， 对比不同 神经元个 数的训练结果 ， 选择最优的节点个数 。 以下公式 （1） 可
2.4 系统最终结构
根据以上分析 ， 系统的结构设计为 ： 只有一个隐 含层的三层 BP 网络 ，432 个输入节点 、26 个隐层节点 及 36 个输出节点 ， 为 432-26-36 结构 。 采用 （0，1） 范 围的对数 S 型激活函数两层 logsig/logsig 网络 。 系统 最终实现所用 BP 网络结构模型如图 4 所示 。
由此 A 的 0、1 矩阵再 MatLab 中可以表示为一个
432×1 的矩阵 ， 用同样的方法来定义其余字母以及数
字 ， 最终得到样本矩阵为 ：
alphabetnum = [letterA,letterB, …… letterZ,Number0,Number1, …… Number9];
输入端为其中的每一个列向量 ， 因此输入端的节 点个数应为 432 个 。 （2 ） 输出层节点个数 由于最终希望系统可以识别出 26 个大写英文字 母及 10 个数字 ， 网络的输出端可以采用一个 36×36 的 单 位 矩 阵 ， 当 输 入 一 个 字 母 或 数 字 时 ， 矩 阵 按 al-
（2） 学习速率 学习速率决定每一次循环训练中所产生的 权 值 的调整量 ， 学习速率过大会导致权值修改 过大 ， 从而 使系统不稳定 ； 过小可能会导致较长的训练时间 ， 收 敛很慢 ，但是能保证网络的误差值不跳出误差表面的 低谷而最终趋于最小误差值 ， 所以一般倾向于选择较 小的学习速率以保证系统的稳定性 。
MatLab 神 经 网 络 工dx ， 它的学习速率是自适应的 ， 而且所采用的学
习算法就是附加动量法 ， 所以系统的网络训练函数选 择 traingdx 。 由此 ， 生成系统 BP 网络的 MatLab 语句定义为 ：
net = newff (minmax (alphabetnum), [S1 S2], {'logsig' 'logsig'},'traingdx'); 其中 S1、S2 分别为隐层节点个数和
个关键环节 。 由于实际中获得的图片往往带有一些噪 声 ， 要求所设计的识别系统具有一定抗干扰能力 ， 使 其具有在一定不规范书写的情况下的 仍然能够识别 字母或数字能力 ， 这给系统设计实现带来很大困难 ， 人工神经网络技术的 出现和发展为解决这一问题提 供了很好的方法和技术 。 人工神经网络具有一些传统 技术所没有的优点 ， 例如良好的容错能力 、 较强 的分 类能力 、 并行处理能力和自学习能力 。 因而 ，采用神经 网络识别方式是一种很好的选择 。 而其中的 BP 网络 （Back-Propagation Network ， 反向传播网络 ） 是用在模 式识别的典型方法 。