基于BP神经网络的数字字母识别系统设计——系统分析设计【开题报告】
基于BP神经网络的手写数字识别
基于BP神经网络的手写数字识别手写数字识别是人工智能领域中重要的任务之一，其主要是通过计算机视觉和机器学习技术，将手写数字图像转换为可识别的数字。
而基于BP神经网络的手写数字识别算法是目前较为常用和有效的方法之一。
BP神经网络是一种前馈式反向传播神经网络，它模拟了人类的神经系统的工作原理。
BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，通过反向传播算法进行权重调整，最终实现对输入信息的分类和识别。
1. 数据集准备：首先需要准备一个手写数字的数据集，这个数据集包含了一系列的手写数字图像和对应的标签（即数字）。
可以使用已有的公开数据集，如MNIST数据集，它包含了60000张训练图像和10000张测试图像。
2. 数据预处理：对于手写数字图像，首先需要将其转换为灰度图像，然后进行二值化处理，转换为黑白图像。
接着，可以对图像进行一些预处理操作，如图像增强、降噪等，以提高识别精度。
3. 网络模型设计：BP神经网络的设计是整个算法的核心。
可以选择不同的网络结构，如单隐含层、多隐含层等，根据实际需求进行设计。
通常，输入层和输出层的节点数是固定的，而隐含层的节点数可以根据实际情况进行调整。
4. 网络训练：将数据集进行划分，分为训练集和验证集。
然后，使用训练集对网络进行训练，通过反向传播算法进行权重的调整。
在每次训练迭代时，通过计算损失函数的值，来评估网络的性能。
可以选择不同的优化算法，如梯度下降、Adam等，以提高训练效果。
5. 网络测试：完成网络的训练后，可以使用测试集对网络进行测试，评估其在未见过的数据上的性能。
可以通过计算准确率、召回率、精确度等指标来评估模型的性能。
6. 模型调优：根据测试结果，可以对网络的参数进行调整，如学习率、迭代次数等，以提高模型的性能。
也可以通过改变网络结构、引入正则化方法等，来进一步优化模型。
基于BP神经网络的手写数字识别算法在实际应用中取得了不错的效果，但也存在一些问题，如对于复杂手写数字的识别效果不佳、过拟合等。
基于BP神经网络的数字识别
[收稿日期]20090315 [作者简介]卜富清(1979),男,2002年大学毕业,讲师,硕士生,现主要从事图像识别方面的研究工作。
基于BP 神经网络的数字识别 卜富清 (成都理工大学信息管理学院,四川成都610059;长江大学一年级工作部,湖北荆州434023) 王茂芝,于庆刚 (成都理工大学信息管理学院,四川成都610059)[摘要]介绍了字符识别的几种方法及神经网络的基本原理,并将BP 神经网络应用于数字识别,选取最佳的隐含层节点数及训练样本个数,实现了基于BP 神经网络的数字识别。
仿真试验结果表明,BP 神经网络可以对阿拉伯数字进行快速、准确的识别,具有广泛的应用前景。
[关键词]BP 神经网络;数字识别;MA TL AB[中图分类号]TP391[文献标识码]A [文章编号]16731409(2009)02N29302数字字符识别[1](Numeral Recognition )是光学字符识别(Optical Character Recognition ,OCR )技术的一个重要分支。
在大规模数据统计,邮件分拣,汽车牌照、支票、财务、税务、金融等有关数字编号的识别方面得到广泛应用,因此成为多年来研究的一个热点。
而人工神经网络(Artificial Neural Networks ,简称ANN )具有良好的容错能力、强大的分类能力、自适应和自学习等特点,备受人们的重视,在字符识别领域得到了广泛的应用。
用ANN 进行字符识别主要有2种方法:一是先对待识别字符进行特征提取,然后用所获得的特征来训练神经网络分类器。
这种网络的识别效果与字符特征提取的完备性有关;二是充分利用神经网络的特点,直接把待处理的图像输入网络,由网络自动实现特征提取直至识别。
这种网络的识别速度与输入的待处理图像大小有关。
笔者利用第2种方法将B P 网络应用于数字识别中。
图1 BP 神经网络结构图1 BP 神经网络的基本原理BP 神经网络是一种典型的前馈神经网络[2],其网络的基本结构如图1所示,B P 算法属于有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,保存网络的权值和偏差。
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。
基于BP神经网络的数字识别研究
ｄｒ ． ａｅ ｎｔ ｕｃｓ ｕ ｓｌ ｔ ｎ ｆ ｉ ｅ ｙｒ ａｄｗ ｉ ｔｎｔ ｉ ｔｎｆｎｔｎ ．ｔｉ ｐｐ ｒ ｅ— ｅｅ Ｂ ｓ ｏ ｅＳｃｅｓ ｌ ｅｅ ｉ ｓ ｄ ｎｌ ｅｓ ｅ ｉａｚｉ ｃｏｓ ｈ ｓ ａｅ ａ ｄ ｄ ｈ ｆ ｃｏ ｏ ｈ ｄ ａ ｎ ｈ ｇ ｉ ｉ ａｏ ｕ ｉ ｌ ｒ
的模 型 ， 模 拟人工 智 能的一 种重要 方 法 ， 有模 拟 是 具 人 的部分 形象思 维 的能力 。 它是 由简单 信息处 理单
于Ｂ Ｐ神经 网络 的数 字识 别 系统取得 了 良好效 果 。
１ Ｂ Ｐ神经 网络基本原理
Ｂ Ｐ神经网络是一种典型的前馈神经 网络 ， 其网 络的基本结构如图 １ 所示 ， 它包含输入层 、 隐层及输 出层 ， 隐层 可 以为一 层或 多层 ， 每层 上 的神经 元称 为
元互连组成的网络 ， 能接受处理信息 ， 网络的信息处 理 由处理单 元 间的 相互 作 用 来 实 现 ， 是 通 过把 问 它
题 表 达成 处理单元 间的连 接权来 处理 的。人工 神经 网络技 术 的迅速 发展 ， 为模 式识 别开 辟 了新 的途径 ， 特别 是 它 的信息 并行 分布式 处理 能力 和 自学 习功能 等显 著优 点 ， 是激 起 了人 们 的 研究 兴 趣 。误 差 反 更 向传 播 网络 （ ａｋ ｒ ａａｏ） 即 Ｂ Ｂｃ —Ｐｏ ｇｔｎ ， Ｐ神 经 网络 ， ｐ ｉ 是
Ｌ Ｂ Ｅｐｒ ｅｔ ｓｌ ｄｍ ｎｔｔ ｔ ｔ ｅ ｅ ｏ ｏ ｓ ｅ ｃｇ ｚ ｔ ｇ ． Ａ ． ｘ ｉ ｎ ｌｅ ｔ ｅ ｏｓａ ａｔ ｔ ｄ ｒ ｌｉ ｒ ｏｎ ￣ ｈ ｄ ｉ ｅ ｍ ａｒ ｕ ｓ ｒｅ ｍ ｈ ｗ ｋ ｗ ｌｎ ｅ ｉ ｈ ｈ ｅ ｉｔ
基于BP神经网络的字符识别系统(完整版)doc资料
基于BP神经网络的字符识别系统（完整版）doc资料计算机与现代化2021年第1期J I S UANJ I Y U X I A NDA I HUA总第161期收稿日期:2020205211项目:河南省自然科学资助项目(0511011500作者简介:张可(19842,女,河南三门峡人,南京航空航天大学信息科学与技术学院硕士研究生,研究方向:图像处理;张高燕(19872,女,河南三门峡人,北京师范大学信息科学与技术学院硕士研究生,研究方向:图像与语音信号处理;吴苏(19872,男,河南南阳人,哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院硕士研究生,研究方向:I nternet 应用软件;范海菊(19792,女,河南新乡人,河南师范大学计算机与信息技术学院讲师,研究方向:语音和图像信号处理。
基于BP 神经网络的字符识别系统张可1,张高燕2,吴苏3,范海菊4(1.南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏南京210016;2.北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875;3.哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001;4.河南师范大学计算机与信息技术学院,河南新乡453007摘要:基于BP 神经网络设计了一个字符识别系统。
首先,对字符图像进行二值化处理,构造输入向量矩阵。
其次,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。
最后进行仿真测试并制作图形用户界面G U I 来模拟与演示该系统。
仿真结果显示,该BP 网络对噪声系数小于0.8的字符识别率可达95%,且网络训练时间可接受。
关键词:BP 神经网络;G U I ;字符识别;鲁棒性中图分类号:TP311.52文献标识码:ASystem of Character Recogn iti on Ba sed on Back 2propaga ti on Neura l NetworkZHANG Ke 1,Z HANG Gao 2yan 2,WU Su 3,F AN Hai 2ju4(1.College of I nf or mati on Science and Technol ogy,Nanjing University of Aer onautics and Astr onautics,Nanjing 210016,China;2.College of I nf or mati on Science and Technol ogy,Beijing Nor mal University,Beijing 100875,China;3.College of Computer Science and Technol ogy,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China;4.College of Computer and I nfor mati on Technol ogy,Henan Nor mal University,Xinxiang 453007,ChinaAbstract:This article designs a character recogniti on syste m based on the Back 2Pr opagati on neural net w ork .First,the character i m age is p r ocessed in binary t o construct the input vect or matrix .Second,by choosing the initial weight,the nu mber of hide nodes and the learning algorith m of weight,a perfect BP neural net w ork is created .And then the net w ork carries on the training t o the samp le data and after wards t o the sa mp le with noise once more,t o enhance the net w ork r obustness .Finally,it carries on the si m ulati on test and manufactures graphical user interface t o si m ulate and demonstrate this system.The si m ulati on result shows that the character recogniti on rate of thisBP net w ork is possible t o reach 95%with the noise fact or less than 0.8,and the training ti m e is accep table .Key words:BP neural net w ork;G U I ;character recogniti on;r obustness0引言为了解决计算机对字符的自动识别问题,使计算机达到真正智能化,人们对计算机的自动识别进行了多年研究,并取得了很大的进步。
开题报告范文（通用6篇）
开题报告开题报告范文（通用6篇）艰辛而又充满意义的大学生活即将结束，毕业前大家都要写毕业设计，而我们做毕业设计前要先写开题报告，那么你有了解过开题报告吗？下面是小编帮大家整理的开题报告范文（通用6篇），希望能够帮助到大家。
开题报告篇1一、论文名称、课题来源、选题依据论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究课题来源：单位自拟课题或省级政府下达的研究课题选题依据：技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。
通过技术创新预测和评估，可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握，从而为企业的技术创新决策提供科学的依据，以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。
只有在正确把握技术创新发展方向的前提下，企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展，企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。
在市场竞争日趋激烈的现代商业中，企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运，为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
（1）趋势外推法。
指利用过去和现在的技术、经济信息，分析技术发展趋势和规律，在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下，将过去和现在的趋势向未来推演。
生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法，美国生物学家和人口统计学家RaymondPearl提出的Pearl曲线（数学模型为：Y=L？M[1+A？exp（—B·t）]）及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz 曲线（数学模型为：Y=L·exp（—B·t））皆属于生长曲线，其预测值Y为技术性能指标，t为时间自变量，L、A、B皆为常数。
Ridenour 模型也属于生长曲线预测法，但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比，主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
毕业论文开题报告范文五篇
毕业论文开题报告范文五篇一、论文名称、课题来源、选题依据论文名称：基于BP神经网络的技术创新猜测与评估模型及其应用讨论课题来源：单位自拟课题或省政府下达的讨论课题选题依据：技术创新猜测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。
经过技术创新猜测和评估，能够使企业对将来的技术进展水平及其变化趋势有正确的把握，从而为企业的技术创新决策供应科学的依据，以削减技术创新决策过程中的主观性和盲目性。
仅有在正确把握技术创新进展方向的前提下，企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展，企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。
在市场竞争日趋激烈的现代商业中，企业的技术创新打算着企业生存和进展、前途与命运，为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的猜测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外讨论现状及进展趋势现有的技术创新猜测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家猜测法三大类。
（1）趋势外推法。
指利用过去和此刻的技术、经济信息，分析技术进展趋势和规律，在分析确定这些趋势和规律将连续的前提下，将过去和此刻的趋势向将来推演。
生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新猜测方法，美国生物学家和人口统计学家RaymondPearl提出的Pearl曲线（数学模型为：Y=L∕[1+A*exp（B*t）]）及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线（数学模型为：Y=Lexp（Bt））皆属于生长曲线，其猜测值Y为技术性能指标，t为时间自变量，L、A、B皆为常数。
Ridenour模型也属于生长曲线猜测法，但它假定新技术的成长速度与熟识该项技术的人数成正比，主要适用于新技术、新产品的集中猜测。
（2）相关分析法。
利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息，建立猜测对象与影响因素的因果关系模型，猜测技术的进展变化。
相关分析法认为，一种技术性能的改善或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的，这样，经过已知因素的分析就能够对该项技术进行猜测。
BP神经网络数字识别系统的设计方法
１ 系统 的基 本 结构
Ｂ Ｐ神 经 网络 数 字 识 别 系 统 由 图 像 预 处 理 和 数 字 识 别 两 个 部 分 组 成 。 图像 预 处 理 部分 对 图 像 进 行一 系列 的变 换
后 ， 最后 提取 到 的样 本 特 征 向量 送 到数 字 识 别 模 块 中 ， 把 经
论文着重介绍 Ｂ Ｐ神 经 网络 数 字 识 别 系统 的设 计 方 法 和 步 骤 ， 出该 系 统 不 仅 可 以识 别 数 字 ， 且 经 过 Ｂ 指 而 Ｐ神 经 网络 的 适 当 改变 ， 以实 现 英 文 字 符 、 单 汉 字 和 混 合 字 符数 据 的识 别 。 可 简
关键 词
图像 处理 。图 像 处 理有 梯 度 锐化 、 除 离 散 噪 声 、 体倾 斜 去 整
调整 三个 选 择 性 的 操 作 ， 且 可 以 根 据 图像 具 体 情 况 改 变 而 以适 应 后 期 神 经 网 络 的需 要 ， 后 进 行 图像 的 字符 分割 、 然 归
一
化 和 图像 的 紧 缩 排 列 三 个 必 须 的操 作 ［ ， 样 图 像 预 处 ２ 这 ］
中 ， 能 实 现 对 字 符 的识 别 。 特 征 向量 的 提 取 方 法 有 逐 象 才 素 特 征 提 取法 、 直 方 向数 据统 计 特 征 提 取法 、 垂 骨架 特 征 提 取 法 、 度 梯 度 特 征 提 取 法 、 ３点 特 征 提 取 法口 等 多 种 方 弧 １ 图１ Ｂ Ｐ神 经 网 络 的 数字 识 别 系 统 数据 处 理 流 程 图 法 ， 据 具 体 情 况 的 不 同 可 以 选 用 不 同 的提 取 方 法 。本 文 根
采 用 逐像 素特 征 提 取 方 法 提 取 数 字 样 本 的特 征 向量 ， 定 设
基于BP神经网络的字符识别算法的实现设计
摘要人工神经网络是通过对人脑生物神经机理进行简化，抽象和模拟之后建立起来的一种计算模型，属于机器学习的重要研究领域。
本设计主要提出一种用神经网络来识别含有数字字符的方法。
神经网络采用带有动量项和自适应学习率的反向传播算法(BP)进行训练。
在识别之前要对图像进行一系列的预处理，主要包含灰度化、二值化、锐化、噪声去除、字符分割、字符归一化、字符骨架提取等。
经过预处理的图片适合后续的训练及识别。
预处理后对图片上的字符进行特征提取，特征提取的方法很多，这里选择效果较好的十三特征提取法来进行特征提取。
最后采用BP神经网络来对待检测的图片上的数字进行识别。
关键词：反向传播算法;BP网络;人工神经网络;图像处理;特征提取ABSTRACTArtificial neural network is a computational model which is established after the simplification of the biological neural mechanism of human brain and abstract and simulation. It belongs to the important research field of machine learning.In this design, a neural network is proposed to identify the method of containing digital character. The neural network is trained by the back propagation (BP) algorithm with momentum and adaptive learning rate. Before identification, there are a series of image pretreatment which are graying, binarization, sharpening, noise removal, character segmentation, character normalization and character skeleton extraction. Images which are pretreated will be more suitable for the later training and recognition. After pretreatment, feature extraction is performed. There are a lot of ways of feature extraction, the extraction method of thirteen features which has better evaluation was chosen here. Finally, it uses BP neural network to identify the numbers on the pictures which are to be tested.Keywords: BP algorithm; BP Neural Network; ANN; image processing；Feature Extraction.目录第一章绪论 (1)1.1字符识别的简介 (1)1.2文字识别方法及研究现状 (1)1.3课题研究内容 (2)第二章人工神经网络 (3)2.1人工神经网络算法 (3)2.2BP网络 (6)第三章图像的预处理 (12)3.1256色位图灰度化 (12)3.2灰度图像二值化 (12)3.3图像的梯度锐化 (13)3.4去除离散的杂点噪声 (14)3.5整体倾斜度调整 (15)3.6字符分割 (16)3.7标准归一化 (18)3.8紧缩的紧缩重排 (19)3.9特征提取 (20)第四章基于人工神经网络的数字识别 (21)4.1系统框架 (21)4.2基于神经网络的数字识别的基本过程 (22)4.3程序的运行 (25)第五章总结与展望 (28)5.1总结 (28)5.2后续工作及展望 (28)参考文献外文资料中文译文致谢第一章绪论1.1 字符识别的简介字符识别是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。
基于BP神经网络的图像检索方法研究的开题报告
基于BP神经网络的图像检索方法研究的开题报告一、研究背景随着数字图像的大量生成和存储，如何有效地检索和管理这些图像成为了一个重要的问题。
图像检索是将用户提供的查询图片与数据库中的大量图片进行比较，之后推荐最符合用户需求的结果。
传统的图像检索方法一般采用手工设计的特征提取方法，面对大量图像数据时计算时间比较长，准确度也难以保证。
因此，如何开发高效、高精度的图像检索方法成为了当前的研究热点。
近年来，神经网络在图像识别、物体检测等方面已经取得了显著的成果。
其中，BP神经网络是一种广泛应用的神经网络，可以通过训练获得图像的特征信息，进而实现图像检索。
BP神经网络的主要优点是能够处理大量数据，并且能够自适应地调整权重和阈值，适用于不同的图像检索任务。
因此，本文将以BP神经网络为基础，研究一种基于神经网络的图像检索方法。
二、研究目的和内容本文旨在研究基于BP神经网络的图像检索方法，并探索其在大规模图像数据库中的应用。
具体目标包括：1. 建立基于BP神经网络的图像检索模型，选择合适的特征提取方法和分类算法，并训练模型进行图像分类。
2. 在大规模的图像数据库中测试模型的性能，分析模型的检索速度和准确度，并与传统的图像检索方法进行比较。
3. 研究和探索图像检索中的关键问题，如特征提取和压缩、降维、匹配度计算等，提出有效的解决方案，提高图像检索的效率和准确度。
三、研究方法和步骤本文将采用以下方法和步骤：1. 关于图像特征提取和分类，综合比较常用的方法，包括单一特征提取、多尺度特征提取、特征融合等。
选择合适的方法，建立基于BP神经网络的图像检索模型。
对模型进行训练和优化。
2. 数据库的数据集包括多个大型标准数据集，如Caltech 101、PASCAL VOC、ImageNet等，并在模型的基础上进行模型训练和测试。
3. 对模型进行实验测试和比较分析，包括准确度和速度等指标，并与传统的图像检索方法进行比较。
4. 针对图像检索中的关键问题，提出解决方案，如特征降维、压缩和匹配度计算，提高图像检索的效率和准确度。
基于BP神经网络字符识别系统的研究
基于ＢＰ神经网络字符识别系统的研究【摘要】：文章重点对数字、字符进行识别，主要可以分为前期的预处理和后期的神经网络识别两部分。
文章结构如下：首先，对输出图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化、图像锐化、图像分割、图像归一化等技术；其次，提取图像的特征；最后把提取处理的特征在BP神经网络中训练和识别。
文章综合利用数字图像处理和神经网络技术，采用Visual C++6.0实现。
【关键词】：人工神经网络; BP网络; 数字识别; 图像分割; 特征提取一、系统简介系统在实现的过程当中，先分解成两个大块，就是图像预处理模块和识别模块。
其中图像像预处理块在对图像进行了一系列变换后把最后提取到的数字字符提交给数字识别模块，然后进行识别并给处结果。
在这里用到了较进的图像预处理技术及神经网络技术。
本系统总的流程为图象预处理,特征提取,经过神经网络样本训练最后是神经网络的识别并显示结果。
在图象预处理中，针对本系统的神经网络识别，前三个和后三个图像预处理的技术是必须的，但中间三个图像预处理技术是针对特定的图像进行的处理，它们也可以换成其它的图像预处理技术。
图像预处理完成后，对每一幅图像都必须有特征提取，把提取的特征在神经网络中进行训练和识别，流程图如下：整个系统的程序实现分为图像预处理和神经网络识别两大模块。
在图像预处理的过程当中，我们采用了许多图像处理的技术，最后把每个数字的特征提取出来。
特征提取采用最简单的逐象素特征提取方法，对图像进行逐行逐列的扫描当遇到黑色象素时取其特征值为1，遇到白色象素时取其特征值为0，这样当扫描结束以后就形成了一个维数与图像中象素点的个数相同的特征向量矩阵。
简单来讲,其功能就是把归一化样本的每个象素都作为特征提取出来，这里就得到了每幅图像就有归一化后的16*8的128个特征值。
二、BP神经网络模型通常我们说的BP神经网络的模型，即误差反向传播神经网络，其思想是不断的训练权值，并设有一个标准的输出，每次训练以后得到的实际输出与标准的输出比较，设置一个最小误差，达到一个误差是就表示网络训练好了，否则继续训练，达到一定的训练次数，还没有达到这个标准表示网络的设置有问题。
基于BP神经网络的字符识别算法的实现设计
基于BP神经网络的字符识别算法的实现设计一、原始依据（包括设计或论文的工作基础、研究条件、应用环境、工作目的等。
）工作基础：了解C++的基本概念和语法，熟练使用Visual C++6.0软件。
研究条件：BP神经网络的基本原理以及图像处理的基本常识。
应用环境：基于BP神经网络的图片图像文件中的字符识别。
工作目的：掌握基于Visual C++6.0应用程序的开发。
了解人工智能的基本概念并掌握神经网络算法的基本原理。
掌握Visual C++6.0中的图片处理的基本过程。
二、参考文献[1]人工智能原理及其应用，王万森，电子工业出版社，2007.[2]VC++深入详解，孙鑫，电子工业出版社，2006.[3]人工神经网络原理, 马锐，机械工业出版社，2010.[4]Visual C++数字图像处理典型案例详解，沈晶，机械工业出版社，2012.[5]Application of Image Processing to the Characterization ofNanostructuresManuel F. M. Costa，Reviews on Advanced MaterialsScience,2004.三、设计（研究）内容和要求（包括设计或研究内容、主要指标与技术参数，并根据课题性质对学生提出具体要求。
）1、掌握C++的基本概念和语法。
2、掌握二维神经网络的基本原理。
了解BP神经网络的基本概念。
3、完成Visual C++中对于图像的灰度、二值化等预处理。
4、完成基于样本的神经网络的训练以及图像中数字的识别，并对其性能进行统计和总结，分析其中的不足。
指导教师（签字）年月日审题小组组长（签字）年月日北京理工大学本科生毕业设计（论文）开题报告摘要人工神经网络是通过对人脑生物神经机理进行简化，抽象和模拟之后建立起来的一种计算模型，属于机器学习的重要研究领域。
本设计主要提出一种用神经网络来识别含有数字字符的方法。
开题报告范文
开题报告范文开题报告（一）一、论文名称、课题来源、选题依据论文名称：基于BP神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题选题依据：技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。
通过技术创新预测和评估，可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握，从而为企业的技术创新决策提供科学的依据，以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。
只有在正确把握技术创新发展方向的前提下，企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展，企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。
在市场竞争日趋激烈的现代商业中，企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运，为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
（1）趋势外推法。
指利用过去和现在的技术、经济信息，分析技术发展趋势和规律，在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下，将过去和现在的趋势向未来推演。
生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法，美国生物学家和人口统计学家RaymondPearl提出的Pearl曲线（数学模型为：Y=L?M[1+A?exp（-B·t）]）及英国数学家和统计学家Gompertz提出的Gompertz曲线（数学模型为：Y=L·exp（-B·t））皆属于生长曲线，其预测值Y为技术性能指标，t为时间自变量，L、A、B皆为常数。
Ridenour模型也属于生长曲线预测法，但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比，主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
（2）相关分析法。
利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息，建立预测对象与影响因素的因果关系模型，预测技术的发展变化。
相关分析法认为，一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的，这样，通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。
基于BP神经网络的字母识别系统设计与实现
济南大学泉城学院毕业论文题目基于BP神经网络的字母识别系统设计与实现专业电气工程及其自动化班级07Q2学生学号指导教师二〇一一年六月七日摘要基于前向反馈神经网络的字母识别技术在科学技术日新月异的今天迅速得到发展，在诸多的方面得到应用包括出版、金融、军事、现金登记、页面浏览以及任何带有重复性、变化性数据的文件。
英文字母识别系统的设计经过以下几个过程：预处理、特征提取、BP神经网络的训练、识别。
本文的重点在于BP神经网络。
本文运用的是三层神经网络，输入层、隐含层、输出层。
隐含层节点的确定本文给出了多种方法，本文运用了根值的方法。
基于人工神经网络字母识别的特点和优越性，主要表现在三个方面：第一，具有自学习功能。
字母识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，然后在识别之前对神经网络进行训练形成稳定的权值这样网络通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。
第二，具有联想存储功能。
用人工神经网络的反馈网络在字母识别时可以实现这种联想。
第三，具有高速寻找优化解的能力。
字母识别时寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络的字母识别系统，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
本文是在matlab环境下模拟整个英文字母的识别过程，随着科学技术的发展识别技术更加成熟，各种难题都将会得到解决。
关键词：字母识别；图像处理；特征提取；BP神经网络ABSTRACTToday the science and technology develop rapidly. Letter recognition technology based on the feedback neural network is applied in many aspects including publication, finance military, cash register, page views, and any with repeatability,and variability of data files .Letter Identification System include the following processes: preprocessing, feature extraction, BP neural network training,and recognition..In this paper, we use a three-layer neural network, including input layer, hidden layer and output layer. This paper supply of a variety of methods to determine Hidden layer nodes . The root sign method and other method.that proposed by the Nelson and Illingwnrth are applied .The features and advantages of Artificial neural network is reflected in three aspects :First, a self-learning function. When we recognize letters, only putting many different images and the corresponding results into the artificial neural network and forming a stable weight before the letter recognition,the network will be through self-learning function to slowly identify similar images.Second, with the association storage. Artificial neural network feedback network can achieve this association in the letter recognition.Third, finding the optimal solution with high capacity. Finding the optimal solution of a complex often require a large amount of ing a design that a feedback type artificial neural network for problem and playing the high-speed computing power of computer, you may quickly find the optimal solution. In the matlab environment this article simulate the entire process of letter recognition, with the development of science and technology recognition technology is more mature and have various problems will be solved.Keywords：Letter identification；image processing；feature extraction；the feedback neural network目录摘要........................................................................................................... - 1 -ABSTRACT . (II)1 前言 (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.2 研究现状 (2)1.3 手写字母识别方法 (3)1.3.1 结构模式识别方法 (3)1.3.2 统计模式识别方法 (3)1.3.3 统计与结构相结合的识别方法 (4)1.3.4 人工神经网络方法 (4)1.4 识别系统性能的评价 (5)1.5 论文组织结构 (5)2 预处理 (6)2.1 系统框架 (6)2.2 预处理概述 (6)2.3 本文预处理设计 (6)2.3.1去噪 (7)2.3.2二值化 (8)2.3.3 归一化 (10)2.3.4细化 (11)3 字母特征提取 (13)3.1 特征提取概述 (13)3.2 本文特征提取设计 (13)3.2.1像素百分比特征 (14)3.2.2提取矩阵的粗网格特征 (15)3.2.3 重心特征 (16)3.2.4 提取图像的矩阵像素特征 (16)3.2.5笔划特征 (17)3.2.6 外轮廓特征提取 (18)4 BP神经网络 (19)4.1 人工神经网络 (19)4.2神经网络的模型图 (20)4.3 BP神经网络的工作原理 (21)4.4神经网络的各层节点数 (22)4.4.1输入层和输出层 (22)4.4.2 隐含层节点数的优化确定 (23)4.5 BP神经网络的参数设计和训练过程[17] (25)5 实验结果及分析 (28)5.1 实验设计 (28)5.1.1 实验参数 (28)5.1.2 训练和识别样本库设计 (28)5.2隐含层节点对实验结果的影响 (28)5.2 识别样本的正确率 (30)5.3 实验结果分析 (31)结论 (32)参考文献 (33)致谢 (35)附录 (36)1 前言1.1 研究背景及意义手写字母识别技术是光学字符识别（Optical Character Recognition ，简称OCR）的一个分支，字母识别的研究背景要追溯到早期的光学识别技术，距今已有40多年的发展历史。
基于BP神经网络的字符识别系统(完整版)doc资料
基于BP神经网络的字符识别系统（完整版）doc资料计算机与现代化2021年第1期J I S UANJ I Y U X I A NDA I HUA总第161期收稿日期:2020205211项目:河南省自然科学资助项目(0511011500作者简介:张可(19842,女,河南三门峡人,南京航空航天大学信息科学与技术学院硕士研究生,研究方向:图像处理;张高燕(19872,女,河南三门峡人,北京师范大学信息科学与技术学院硕士研究生,研究方向:图像与语音信号处理;吴苏(19872,男,河南南阳人,哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院硕士研究生,研究方向:I nternet 应用软件;范海菊(19792,女,河南新乡人,河南师范大学计算机与信息技术学院讲师,研究方向:语音和图像信号处理。
基于BP 神经网络的字符识别系统张可1,张高燕2,吴苏3,范海菊4(1.南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏南京210016;2.北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875;3.哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001;4.河南师范大学计算机与信息技术学院,河南新乡453007摘要:基于BP 神经网络设计了一个字符识别系统。
首先,对字符图像进行二值化处理,构造输入向量矩阵。
其次,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。
最后进行仿真测试并制作图形用户界面G U I 来模拟与演示该系统。
仿真结果显示,该BP 网络对噪声系数小于0.8的字符识别率可达95%,且网络训练时间可接受。
关键词:BP 神经网络;G U I ;字符识别;鲁棒性中图分类号:TP311.52文献标识码:ASystem of Character Recogn iti on Ba sed on Back 2propaga ti on Neura l NetworkZHANG Ke 1,Z HANG Gao 2yan 2,WU Su 3,F AN Hai 2ju4(1.College of I nf or mati on Science and Technol ogy,Nanjing University of Aer onautics and Astr onautics,Nanjing 210016,China;2.College of I nf or mati on Science and Technol ogy,Beijing Nor mal University,Beijing 100875,China;3.College of Computer Science and Technol ogy,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China;4.College of Computer and I nfor mati on Technol ogy,Henan Nor mal University,Xinxiang 453007,ChinaAbstract:This article designs a character recogniti on syste m based on the Back 2Pr opagati on neural net w ork .First,the character i m age is p r ocessed in binary t o construct the input vect or matrix .Second,by choosing the initial weight,the nu mber of hide nodes and the learning algorith m of weight,a perfect BP neural net w ork is created .And then the net w ork carries on the training t o the samp le data and after wards t o the sa mp le with noise once more,t o enhance the net w ork r obustness .Finally,it carries on the si m ulati on test and manufactures graphical user interface t o si m ulate and demonstrate this system.The si m ulati on result shows that the character recogniti on rate of thisBP net w ork is possible t o reach 95%with the noise fact or less than 0.8,and the training ti m e is accep table .Key words:BP neural net w ork;G U I ;character recogniti on;r obustness0引言为了解决计算机对字符的自动识别问题,使计算机达到真正智能化,人们对计算机的自动识别进行了多年研究,并取得了很大的进步。
《基于神经网络的数字识别》开题报告汇总
通过神经网络研究的发展，人们对人脑一些局部功能的认识已经有所提高，如对感知器的研究，对视觉处理网络的研究，对存储与记忆问题的研究等都取得一定的成功。遗憾的是，这些成功一方面还远不够完善，另一方面，在对人脑作为一个整体的功能的解释上几乎起不到任何作用。科学家已经积累了大量关于大脑组成、大脑外形、大脑运转基本要素等知识，但仍无法解答有关大脑信息处理的一些实质问题。
2.2与之相关的数学领域的研究与发展
神经元以电为主的生物过程在认识上一般采用非线性动力学模型，其动力学演变过程往往是非常复杂的，神经网络这种强的生物学特征和数学性质，要求有更好的数学手段。而对解决非线性微分方程这样的问题，稍微复杂一些的便没有办法利用数学方法求得完整的解。这使得在分析诸如一般神经网络的自激振荡、稳定性、混沌等问题时常常显得力不从心，更不用说，当我们面对人脑这样的由成千上万个神经元网络子系统组成的巨系统，而每个子系统(具有某种特定功能)又可能由成千上万个神经元组成，每个神经元本身是一个基本的非线性环节。
2.5新型神经网络模型的研究
为了推动神经网络理论的发展，除了期待神经生理学等研究突破外，将神经网络与其他理论交叉结合，研究新型神经网络模型，也是神经网络研究发展方向之一。如将之与混沌理论相结合产生的混沌神经网络理论；再如将量子力学与神经网络的结合，研究量子神经网络，实现功能强大的量子神经计算就是目前神经网络研究的热点之一。
[20]孙翼.车标自识别系统算法研究[J].上海交通大学,2013
[21]杨建刚.人工神经网络实用教程[M].浙江大学出版社,2001
七、审核意见
指导教师对开题的意见：
本课题具有一定的现实意义，且方案合理可行，具备现实操作性；课题工作量较为饱满，符合毕业设计要求；课题难度适中，能够较好的完成综合训练目标；工作计划合理，但略有延迟，望加快工作进度。
基于BP神经网络的数字字符识别
基于BP神经网络的数字字符识别
王翔鹏;孟琳
【期刊名称】《科技信息》
【年(卷),期】2013(000)020
【摘要】本文介绍了字符识别的常用方法及BP神经网络的基本原理,并将BP神经网络应用于数字字符识别.通过Matlab实现了对采集的数字图像进行样本训练以及基于BP神经网络的数字字符识别.仿真试验结果表明,BP神经网络可以对阿拉伯数字进行快速、准确的识别.
【总页数】2页(P285-286)
【作者】王翔鹏;孟琳
【作者单位】青岛科技大学自动化与电子工程学院;青岛科技大学数理学院
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于BP神经网络的数显仪表数字字符识别系统
2.基于BP神经网络的印刷体字符识别系统研究
3.基于BP神经网络的手写字符识别
4.基于SCG-BP神经网络的车牌字符识别
5.基于BP神经网络的手写字符识别
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开题报告
电气工程及其自动化
基于BP神经网络的数字字母识别系统设计——系统分析设计
一、课题研究意义及现状
随着信息科技技术的飞速发展，神经网络从当年的无人问津到现在广泛应用于各个领域，这个不是偶然而是其功能大部分能适应生产生活的各方面需求。
特别是在人工智能、自动控制、计算机科学、信息处理、机器人、模式识别等方面有重大的应用。
BP神经网络已被广泛地应用于各个领域，它的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
正向传播时，输入样本从输入从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。
若输出层的实际输出与期望输出不符，则转入误差的反向传播阶段。
误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。
这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程是周而复始地进行的。
此过程一直进行到网络输出误差减少到可以接受的程度，或进行预先设定的学习次数为止。
本课题就是利用BP神经网络的工作原理，对0、1、2、3、4、5、6、7、8、9十个数字的图像提取特征向量作为神经网络识别输入向量的基础上，分析建立对0、1、2、3、4、5、6、7、8、9十个数字进行识别的BP神经网络拓扑结构，为程序实现识别系统创造条件。
目前，手写体字符识别是一个非常重要和活跃的研究领域，它涉及到模式识别、图像处理、人工智能、模糊数学、信息论、计算机等学科，是一门综合性技术，有广阔的应用背景与巨大的市场需求。
因此，对字符识别的研究具有理论与应用的双重意义。
二、课题研究的主要内容和预期目标
（一）研究内容
（1）熟悉BP神经网络的基本原理及其算法；
（2）掌握人工神经网络的拓扑结构模型，并利用该模型构建识别系统
（3）在含有噪声的情况下对识别系统的影响，并能提高识别的准确率
（4）研究出最好的方案分别使识别率，复杂度方面达到理想状态
（二）预期目标
结合自己的所学的BP神经网络知识对0到9十个数字字符进行编码，变成神经网络可以接受的输入向量形式，构建数字字符识别的BP神经网络拓扑结构模型，完成基于BP神经网络数字识别系统设计。
三、课题研究的方法及措施
（1）重视系统分析。
以系统科学的思想来确定输入输出量，并研究其内在相互影响的关系，确定它们之间直接的联系，并探讨训练样本数与给定的训练误差之间的关系，以达到最佳选择。
（2）重视案例研究。
从国内外各种科学技术论文中找取案例，发现问题，分析问题，归纳总结出具有共性的地方用以参考，在学习别人思路的时候善于思考，从中得到启发并理出清晰思路。
（3）确定基本思路方法。
对基于BP神经网络算法的数字识别系统，输入层不能直接接受字符输入，必须先对其进行编码，变成网络可以接受的形式，还有噪声等影响，需要逐一调试，先从基本着手，再一一攻克问题
（4）理论与实际相结合。
讲研究工作在试验中实现，进行实证研究，在实践中丰富完善设计，研究出具有科学性和实用性的成果。
本人初次接触神经网络，对于其BP算法等还比较陌生，但是对于其中的困难点我相信自己能够一一克服。
由于初次使用BP神经网络建立识别系统模型，为了更加深入了解其构建细节，我选择使用MATLAB工具完成设计构思，从中发现问题，了解问题，解决问题，我相信能够获得预期的研究成果
四、课题研究进度计划
2010年11月至2010年12月：完成开题。
2010年12月至2011年2月：基于BP神经网络的数字字符识别系统的构建。
2011年2月至2011年3月：基于BP神经网络的数字字符识别系统的实证研究，并丰富修改
成果。
2011年3月至2011年4月：完成毕业论文写作，修改定稿，准备答辩
五、参考文献
[1]国刚，王毅.应用BP神经网络进行手写体字母字母数字识别[J].电脑知识及技术,2008年第四卷：1-2页.
[2]韩立群.人工神经网络教程[TP].2006年12月.北京：北京邮电大学出版社，2006年12月：68-80页
[3]董长虹.Matlab神经网络与应用[TP].第二版.北京：国防工业出版社,2007.9:64-106。