BP神经网络识别

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一种基于多层BP神经网络面部表情识别方法

ｌ概述人脸表情识别是指通过面部表情特征的计算，实现表情的分类。人脸表情识别在智能化的人机交互研究领域具有重要的意义。计算机自动识别操作者的面部表情在诸多领域例如：虚拟现实、电脑游戏、监控系统、医学治疗等方面得到重要的应用。自美国ＭＩＴ媒体实验室在图１部分上半脸Ａ示例Ｕ１７９９年最早提出情感计算以后，人脸表情识别Ｕ的表现也与其单独出现时不同。图１显示引起了国内外许多著名研究机构的关注，特别Ａ２了部分常用的ＡＵ例子。是对情感计算的算法开展了大量研究。辅＾层隐藏层输出屡Ａｕ识别的关键在于特征提取和分类器的个典型的人脸表情识别系统ＦＲ（ — ＥＳｆａ有效正确的特征提取尤其重要。本文通过图２用于表情识别的ＢＰ网络结构ｃａｅｐｅｓｎｒｃｇｉｏｙｔｍ）一般包括３设计，ｉｌｘｒｓｉｅｏｎｔｎｓｓｏｉｅ４基于ＢＰ网络的表情识别和个部分，即人脸检测，特征提取，表情分类。对人提取表达器官变形与移动的面部几何特征，４１．几何特征的提取和特征向量的构造脸进行检测与定位，以提取面部区域，这方面的其他暂时性特征，作为直接针对各个Ａ的高Ｕ研究实际上已发展成一个独立的研究领域。特级特征；然后采用一个多类输出的Ｂ网络识几何特征是指人脸在发生表情变化时，面部器ＰＵｕＵ征提取是从提取的人脸图像或图像序列中提取别组合Ａ，实现了单独Ａ和组合Ａ的组官上一些特征点的运动以及特征点运动所导致的器官的变形情况。根据ＦＳ的描述，ＡＣ以鼻表隋特征以供表情分类。系统的第三步是表情合。３ＢＰ神经网络底为分割线的人脸的上半部分和下本部分在运分类。研究重点在于特征提取和表情分类，利用因此，把几ＢＰ网络是Ｗｉｏｏｉ习算法和非线动单元的定义上是基本互相独立的。ｄｗｈｆ学ｒ脸部运动编码系统（ＡＣ）ＦＳ进行特征提取；然后其权值的调整采何特征按上半脸和下半脸分成两个集合。上半设计一个多层ＢＰ神经网络用于表情分类，给性可微转移函数的多层网络，ＢｃＰｏｇｔｎ的学ｋｐｉ出了依据运动特征进行表情分类的判别方法。用反向传播（ａｒａａｏ）习算法。构脸包括９个特征用于描述眉毛、眼睛的运动以在第二节介绍了脸部运动编码系统，在第造一个ＢＰ网络需要确定其处理单元，神经元及一些面部的皱纹；下半脸用６个特征描述嘴巴部分的运动以及脸颊部分的皱纹，其中有些三节介绍神经网络的基本原理，四节中详细的特性和网络的拓扑结构。第ＢＰ网络的特点在于其神经元传输函数为对称的特征就只取其一。为了抑制由于人脸尺描述本方法进行特征提取和分类的具体算法，最常用的函数是ｌｇｉ和ｔｓｏｓｇａｉｎｇ函度的变化及人脸旋转等因素的影响，每种特征最后，第五节给出了一些实验结果并进行了分非纯属函数，析。数，的输出层也采用纯属函数ｐｒｌ。一般均取当前值与中性表情中对应特征的比值作为有ｕｅｎｉ２脸部运动编码系统地，假设神经元模型该神经元有ｒ个输入，所有该特征的值。本文共选取了２２个特征点，特征点的位脸部运动单元分析法是最早研究面部输入通过一个权重ｗ进行加求和后加上偏置所示。部分上半脸几何特征示意于量再经传递函数的作用后即为该神经元的输置如下图３表情采用的方法之一，成为很多的算法的基础。图４中，设两眼内角连线为ＬＡ为Ｌ的中点，，保美国心理学家ＥｍａａｌＦｉｓｎ对脸部肌出：ｎｋｎＰｕ和ｒｅｅ证提取特征前旋转图像使Ｌ处于水平位置。所肉群的运动及其对表情的控制作用进行研究，实际应用中Ｂ网络一般为多层结构。本提取的上半脸的特征总共有：Ｐ于１７年开发了面部运动编码系统（ａｉ９８ＦｃａｌＵｌ（，１。Ｆ：ｐＬ，到直线Ｌ的距离，ｄＰ左眼眉毛Ｐ网络如图２所示。ＡｔｎＣｄｇＳｓｍ，Ｃ）ｃｏｏｉｙｅＦＳ来描述面部表情文所用的ＢｉｎｔＡ的距离，数值增大代表眉毛内侧抬起；和研究人类的认知行为，该系统定义运动单元对于一个ｍ层的神经网络，在输人层加内侧与Ｌ并Ｕ２ｄｐＬ，称于Ｕ１Ｆ：（１对Ｆ；设第ｋ层的ｉ神经元的输入总和表（ｃｏｎｓＡ）ＡｔｎＵｉ，ｕ来对应于面部运动，分有样本ｘ；ｉｔ即并Ｕ３（，，Ｆ：ｐＬＰ到直线Ｌ的距离，ｄ）左眼眉毛析了这些运动单元的运动特征及其所控制的主示为ｕ，出为ｘ；。输。从第Ｋ１的第ｉ一层个神经数值增大代表眉毛外侧抬起；层的第ｉ个神经元的权系数为ｗ各外侧与Ｌ的距离，要区域以及与之相关的表情。其定义了六种最元到第ｋＵ４对称于ＵＦ；Ｆ：３基本的表情：惊讶、恐惧、厌恶、愤怒、高兴、悲伤个神经元的激励函数为Ｃ则各个变量的关系可Ｕ５（８Ｆ：ｐ）ｄｐ，左眼上下眼皮的距离，数值增以及３３种不同的表情倾向，说明了具有这六用下面有关数学式表示：反之代表眼睛缩小；，）（ｆ１大代表眼睛睁大，２种表情的人脸特征与无表情的人脸特征相比有 ∑ Ｕ６对称于Ｕ５Ｆ：Ｆ；相对独特的肌肉运动规律，此后表情模型大多ＵＴ（（ｉ（，）眼上眼皮距左眼内Ｆ：ｐＩｎｐｐ，ｄｅ左＇Ｌ反向传播算法分正向传播和反向传播二数都是在ＦＣ系统的基础上构建的。ＡＳ数值增大代表上眼皮抬起：正向传播时，输入的样本从输入层经过外眼角连线的距离，ＦＣＡＳ定义的４４个ＡＵ中直接与特定的步进行。ＵＦ：８对称于Ｕ７Ｆ；面部肌肉相关联的ＡＵ有３个，１个描述上隐单元一层一层进行处理，通过所有的隐层之Ｏ２ＵＦ：（ｉｅｐ，９ｐ，９ｄＬｎ（，）８左眼下眼皮据左眼内ｐ，）则传向输出层；在逐层处理的过程中，一每半脸，８ｌ个描述下半脸。Ａ既可以单独出现，后，ｕ数值增大代表下眼皮下降；也可以以组合方式出现，称为组合ＡＵ。ＦＣ层神经元的状态只对下一层神经元的状态产生外眼角连线的距离，ＡＳ１：ｇ通过Ａ组合几乎能够描述所有的面部表情，影响。在输出层把现行输出和期望输出进行比ＵＦ０对称于ＵＦ；ＵＵ１：ｐ）右眉毛内侧距离，Ｆｌ（，ｄ卯４左数值减如果现行输出不等于期望输出，则进入反向也能很好的反映出面部表情的细节。在组合较，皱传播过程。向传播时，反把误差信号按原来正向小代表眉毛下降，紧眉毛；ＡＵ中，各个Ａ之间可能相互影响，导致各ＵＵＩ：ｙ左边眉毛最高点与左跟上眼Ｆ２ｙＡ的表现于单独出现时的情况有所不同，Ｕ如传播的通路反向传回，并对每个隐层的各个神

基于BP神经网络的集装箱识别系统

基于BP神经网络的集装箱识别系统摘要：我国作为全球水运的大国，集装箱的吞吐量连续多年在世界上处于首先地位。

快速高效地识别集装箱号码是一个亟需解决的问题。

集装箱识别系统主要包括图像预处理、集装箱号定位、箱号分割、箱号识别几个方面。

在图像预处理设计中，由于原图像为2816*2112大小的，处理速度较慢，所以先对图像进行压缩处理，接着用大津法对图像进行二值化。

采用投影法结合形态学变换中的腐蚀与膨胀对图像进行定位，对定位之后的结果进行归一化，再用边缘检测进行图像分割。

对分割之后的结果进行字符识别。

字符识别的方法有很多种，本次设计中采用BP神经网络进行集装箱号识别。

问题描述集装箱的号码由4个大写英文字母和7个阿拉伯数字组成，英文字母代表了箱主代号，阿拉伯数字的前六个为顺序号最后一个为校验号。

集装箱识别系统算法好坏的一个评价指标为识别率。

由于集装箱号的位置、大小、字体和倾斜度的不确定性，集装箱号是否分行的不确定性以及采集图像时的光照强度的不确定性，这些因素都影响着箱号的识别率。

怎样提高识别率呢？这将是本项目的重点和难点。

由于在图像处理过程中，定位、分割、识别共同决定了图像的识别率，识别率越高，算法的可行度就越好。

所以解决问题的关键就在于如何提高定位、分割、字符识别过程的准确性。

本文仅研究识别过程。

最常用的字符识别方法为模式匹配法和BP神经网络。

以下就这两种方法进行介绍。

模板匹配法模板匹配法是指先在图象中检测出己知形状的目标物，然后利用这个目标物的形状模板与图象匹配，在约定的某种准则下检测出目标物图象的过程。

它可以检测出图象中的线条、曲线和图案等。

在集装箱识别系统中最初通过计算明可夫斯基测度来寻找最相似的字符，由于最终识别率仅有73%左右，在工程中算法的可行度不够，为了提高字符识别阶段的识别率，开始尝试第二种算法：BP神经网络。

BP神经网络BP神经网络是误差反向传播神经网络的简称，是神经网络的一个重要分支，是有监督学习网络，也是在实际应用中最常见的网络。

BP神经网络算法

BP神经网络算法一、算法原理在BP神经网络中，每个神经元都与上一层的所有神经元以及下一层的所有神经元相连。

每个连接都有一个权重，表示信息传递的强度或权重。

算法流程:1.初始化权重和阈值：通过随机初始化权重和阈值，为网络赋予初值。

2.前向传播：从输入层开始，通过激活函数计算每个神经元的输出值，并将输出传递到下一层。

重复该过程，直到达到输出层。

3.计算误差：将输出层的输出值与期望输出进行比较，计算输出误差。

4.反向传播：根据误差反向传播，调整网络参数。

通过链式求导法则，计算每层的误差并更新对应的权重和阈值。

5.重复训练：不断重复前向传播和反向传播的过程，直到达到预设的训练次数或误差限度。

优缺点:1.优点：（1）非线性建模能力强：BP神经网络能够很好地处理非线性问题，具有较强的拟合能力。

（2）自适应性：网络参数可以在训练过程中自动调整，逐渐逼近期望输出。

（3）灵活性：可以通过调整网络结构和参数来适应不同的问题和任务。

（4）并行计算：网络中的神经元之间存在并行计算的特点，能够提高训练速度。

2.缺点：（1）容易陷入局部最优点：由于BP神经网络使用梯度下降算法进行权重调整，容易陷入局部最优点，导致模型精度不高。

（2）训练耗时：BP神经网络的训练过程需要大量的计算资源和耗时，特别是对于较大规模的网络和复杂的输入数据。

（3）需要大量样本：BP神经网络对于训练样本的要求较高，需要足够多的训练样本以避免过拟合或欠拟合的情况。

三、应用领域1.模式识别：BP神经网络可以用于图像识别、手写字符识别、语音识别等方面，具有优秀的分类能力。

2.预测与回归：BP神经网络可以应用于股票预测、销量预测、房价预测等问题，进行趋势预测和数据拟合。

3.控制系统：BP神经网络可以用于自适应控制、智能控制、机器人运动控制等方面，提高系统的稳定性和精度。

4.数据挖掘：BP神经网络可以应用于聚类分析、异常检测、关联规则挖掘等方面，发现数据中的隐藏信息和规律。

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。

基于一种改进的BP神经网络的飞机目标识别

测有特别重要的意义。
出模式映射关系，而无需事前揭示表示这种映射关系的数学方程。它的学习规则使用的是最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。Ｂ神经网络模型拓扑结构包括输入Ｐ
层（ｎｕ）、隐层（ｉｅａｅ）输出层（ｕｐｔｉｐｔｈｄｌｙｒ和ｏｔｕ
输人层隐层输出层
图１ＢＰ神经网络结构示意图
由输入层至隐层，网络按组织特征映射学习规则产生隐层的获胜神经元，并按这一规则调整相应的输入层至隐层的连接权。由隐层至输出层，网络按基本竞争型网络学习规则得到各输出神经元的实际输出值，
极小值。
四、Ｐ神经网络的训练策略及结果Ｂ
以理想样本作为训练样本，网络的训练函数采用弹性反向传播算法（ｒｉｒ）。Ｔａｎｐｔａｎｐｒｉｒ函数依据弹性反向传播算法对网络的权值和阀值进行调整，该函数在对网络权值和阀值更新时只考虑梯度的符号，调整幅度则有程序设定，从而提高了网络在性能曲面平坦区域的学习效率。然后设定网络属性。网络的性能函数设置为平方和误差函数（ｓ，Ｓｅ数用来计算Ｓ）Ｓ函
种，有的应用角点特征和核聚类算法，有的基于闭合轮廓特征，有的采用模板匹配，等等。目前，三维目标识别主要是通过对任意角度观察的二维数字图像处

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。

基于组合特征的Bp神经网络数字识别方法

１前言
Ｂｐ神经网络是基于模仿人类大脑的结构和功能
而构成的一种信息处理系统，是多层前馈型网络，具
速率形成新的Ｂｐ改进算法实现数字识别．本文针对Ｂｐ神经网络输入层结点特征向量，提出了一种数字字
符结构特征中图段特征与数字字符的行列统计特征组
ｒｅｓｕｌｔ，ｈｅｒｔｅｃｏｎｉｇｔｉｏｎｒａｔｅｃａｎｒｅａｃｈａｔａｂｏｖｅ９４％．Ｋｗｏｒｄｓ：ｃｏｍｂｉｎｅｄｆｅａｔｕｒｅ；Ｂｐｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｃｌａｓｓｉｉｅｆｒ；ｄｉｇｉｔａｌｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｓｅｍｅｇｎｔｆｅａｔｕｒｅ
关键词：组合特征；Ｂｐ神经网络；分类器；数字识别；图段ＤｉｇｉｔａｌＣｈａｒａｃｔｅｒｓＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＣｏｍｂｉｎｅｄＦｅａｔｕｒｅ
有很强的自学习性、自组织性、容错性、高度非线性、
高度鲁棒性、联想记忆功能和推理意识功能．Ｂｐ神经
合而成的新的特征向量，并根据此特征向量设计Ｂｐ神
经网络分类器实现数字分类识别．
网络算法通常用于模式识别相关领域，是数字识别算法研究的热点之一．Ｂｐ神经网络数字识别方法研究主
要集中在两个方面，第一是神经网络分类器设计中输
２０１３年第２２卷第３期

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一个重要的研究方向。

它是指通过计算机对手写数字的图像进行识别和分类，从而实现对手写数字的自动识别。

BP神经网络是一种常用的模式识别方法，可以应用于手写数字识别任务中。

BP神经网络，全称为反向传播神经网络，是一种多层前馈神经网络。

其核心思想是通过训练来调整网络中连接权重的值，从而实现对输入模式的分类和识别。

BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中每个神经元与其他层的神经元相连。

手写数字识别任务的基本步骤如下：1. 数据预处理：需要对手写数字图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化、降噪等操作。

这样可以使得输入的图像数据更加规范化，便于网络的学习和训练。

2. 网络的构建：根据手写数字识别的需求，设计一个合适的BP神经网络结构。

一般来说，输入层的神经元数量与图像的像素数量相等，隐藏层的神经元数量可以根据实际情况进行设置，输出层的神经元数量一般为10，对应于0-9这10个数字的分类。

3. 训练网络：通过反向传播算法对网络进行训练。

随机初始化网络中的连接权重，并将输入的样本数据通过网络前向传播，得到网络的输出结果。

然后，计算输出结果与样本标签之间的误差，并根据误差调整网络中的连接权重。

通过多次迭代训练，直到网络的输出结果与样本标签的误差达到预定的阈值或者收敛。

4. 测试与评估：使用测试集对训练好的网络进行测试，并评估网络的性能。

可以计算识别准确率、召回率、精确率等指标，来评估网络的性能。

手写数字识别任务是一个典型的图像分类问题，其难点主要在于图像的非结构化和特征的高度变异性。

BP神经网络通过多次迭代训练，不断调整网络中的连接权重，可以逐渐提高网络的分类性能和准确度。

BP神经网络也存在一些问题，如容易陷入局部极小值、训练时间较长等。

为了提高手写数字识别任务的性能，可以采用一些改进的方法，如卷积神经网络（CNN）。

卷积神经网络通过引入卷积层和池化层，可以自动提取图像的局部特征，从而提高网络的特征表示能力和分类准确率。

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一项重要的模式识别任务，它可以应用于自动识别银行支票上的金额、自动识别信封上的邮政编码等。

目前，基于BP神经网络的手写数字识别已经得到了广泛的研究和应用。

本文将介绍BP神经网络的原理和手写数字识别的实现过程，并通过实验验证其性能。

一、BP神经网络概述1.1 BP神经网络原理BP神经网络是一种常见的人工神经网络，它由输入层、隐层和输出层组成。

在BP神经网络中，输入层接收输入信号，隐层和输出层分别进行信息处理和输出。

神经元之间的连接权值是网络学习的关键参数，它决定了神经网络的性能。

BP神经网络通过反向传播算法来调整连接权值，使得网络输出与期望输出尽可能接近。

BP神经网络的训练过程包括前向传播和反向传播两个阶段。

在前向传播阶段，输入数据经过各层神经元的激活函数计算，得到网络的输出。

在反向传播阶段，根据网络输出与期望输出的误差，通过梯度下降算法来更新连接权值，使得误差最小化。

通过多次迭代训练，可以使神经网络不断优化，提高识别精度。

二、手写数字识别的实现2.1 数据集准备手写数字识别的数据集通常是由大量的手写数字图片组成，每张图片都对应一个标签，表示该图片代表的数字。

在本文实验中，我们将采用MNIST数据集作为手写数字识别的训练和测试数据集。

2.2 神经网络架构设计针对手写数字识别任务，我们设计了一个简单的BP神经网络架构。

该神经网络包括一个输入层、一个隐层和一个输出层。

输入层的节点数为图片像素的维度，输出层的节点数为10，代表数字0-9。

隐层的节点数为自定义的参数，通过实验来确定最佳的隐层节点数。

通过使用MNIST数据集进行训练，我们将输入图片进行预处理，将像素值进行归一化处理，然后作为神经网络的输入。

通过前向传播和反向传播算法，不断更新神经网络的连接权值，使得网络输出与期望输出尽可能接近。

在训练过程中，我们采用交叉熵损失函数作为误差函数，采用随机梯度下降算法来更新连接权值。

基于改进的BP神经网络下的字符识别

基于改进的ＢＰ神经网络下的字符识别
陆玉 ’ ，张华２
（１．阜阳职业技术学院人文社科系；２．阜阳职业技术学院实训中心，安徽阜阳２３６０３１）
摘要：我国字符一般由汉字、英文字母以及阿拉伯数字组成，字符图片的类型众多给字符的识别带来了很多困难．参照目前现有人工智能算法的优点，结合了字符特征提取方法设计了一个改进的ＢＰ神经网络对归一化后的三类字符
２基于改进的ＢＰ神经网络下的字符识别
２．１神经网络理论描述
神经网络ＥＳｌ（ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）是由大量神经元广泛连接而成的网络．它是一个多层前馈网络，由输入层、
收稿日期：２０１３一ｌｌ一２４基金项目：阜阳职业技术学院２０１３年校级科研项目（２０１３ＪＫＹＸＭ１１）．
现联系，这样每一层的神经元可以影响到与它相连接的下一层的神经元，进而实现网络的递进式管理．上述３层ＢＰ神经网络是最常见到的网络，但是ＢＰ神经网络并不仅限于３层，可以由多层构成．
２．２传统的ＢＰ网络存在的缺陷及其原因
真及平均灰度值的变化等都会严重影响到实际匹配效果．（２）统计决策法需要大量的历史样本和数值计算作为前提来提取待识别字符的统计特征，通过确保类内差距极小化，类间差距极大化来形成具有突出特征的多维特征向量．

BP神经网络数字识别系统的设计方法

１系统的基本结构
ＢＰ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ＢＰ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１ＢＰ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神经网络的手写数字识别实验报告

基于BP神经网络的手写数字识别实验报告基于BP神经网络的手写体数字图像识别PT1700105 宁崇宇PT1700106 陈玉磊PT1700104 安传旭摘要在信息化飞速发展的时代，光学字符识别是一个重要的信息录入与信息转化的手段，其中手写体数字的识别有着广泛地应用，如：邮政编码、统计报表、银行票据等等，因其广泛地应用范围，能带来巨大的经济与社会效益。

本文结合深度学习理论，利用BP神经网络对手写体数字数据集MNIST进行分析，作为机器学习课程的一次实践，熟悉了目前广泛使用的Matlab工具，深入理解了神经网络的训练过程，作为非计算机专业的学生，结合该课题掌握了用神经网络处理实际问题的方法，为今后将深度学习与自身领域相结合打下了基础。

1 引言从计算机发明之初，人们就希望它能够帮助甚至代替人类完成重复性劳作。

利用巨大的存储空间和超高的运算速度，计算机已经可以非常轻易地完成一些对于人类非常困难的工作，然而，一些人类通过直觉可以很快解决的问题，却很难通过计算机解决，这些问题包括自然语言处理、图像识别、语音识别等等，它们就是人工智能需要解决的问题。

计算机要想人类一样完成更多的智能工作，就需要掌握关于这个世界的海量知识，很多早期的人工智能系统只能成功应用于相对特定的环境，在这些特定环境下，计算机需要了解的知识很容易被严格完整地定义。

为了使计算机更多地掌握开放环境下的知识，研究人员进行了很多的尝试。

其中影响力很大的一个领域就是知识图库（Ontology），WordNet是在开放环境中建立的一个较大且有影响力的知识图库，也有不少研究人员尝试将Wikipedia中的知识整理成知识图库，但是建立知识图库一方面需要花费大量的人力和物力，另一方面知识图库方式明确定义的知识有限，不是所有的知识都可以明确地定义成计算机可以理解的固定格式。

很大一部分无法明确定义的知识，就是人类的经验，如何让计算机跟人类一样从历史的经验中获取新的知识，这就是机器学习需要解决的问题。

BP神经网络原理及应用

BP神经网络原理及应用BP神经网络，即反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network），是一种基于梯度下降算法的多层前馈神经网络，常用于分类与回归等问题的解决。

BP神经网络通过反向传播算法，将误差从输出层往回传播，更新网络权值，直至达到误差最小化的目标，从而实现对输入模式的分类和预测。

BP神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层。

输入层接收外部输入的特征向量，隐藏层负责将输入特征映射到合适的高维空间，输出层负责输出网络的预测结果。

每个神经元与其前后的神经元相连，每个连接都有一个权值，用于调整输入信号的重要性。

BP神经网络利用激活函数（如sigmoid函数）对神经元的输出进行非线性变换，增加网络的非线性表达能力。

1.前向传播：将输入信号传递给网络，逐层计算每个神经元的输出，直至得到网络的输出结果。

2.计算误差：将网络输出与期望输出比较，计算误差。

常用的误差函数包括平方误差和交叉熵误差等。

3.反向传播：根据误差，逆向计算每个神经元的误差贡献，从输出层往回传播到隐藏层和输入层。

根据误差贡献，调整网络的权值和阈值。

4.更新权值和阈值：根据调整规则（如梯度下降法），根据误差贡献的梯度方向，更新网络的权值和阈值。

1.模式识别与分类：BP神经网络可以通过训练学习不同模式的特征，从而实现模式的自动分类与识别。

例如，人脸识别、文本分类等。

2.预测与回归：BP神经网络可以通过历史数据的训练，学习到输入与输出之间的映射关系，从而实现对未知数据的预测与回归分析。

例如，股票价格预测、天气预测等。

3.控制系统：BP神经网络可以用于建模和控制非线性系统，实现自适应、自学习的控制策略。

例如，机器人控制、工业过程优化等。

4.信号处理与图像处理：BP神经网络可以通过学习复杂的非线性映射关系，实现信号的去噪、压缩和图像的识别、处理等。

例如，语音识别、图像分割等。

5.数据挖掘与决策支持：BP神经网络可以根据历史数据学习到数据之间的相关关系，从而帮助决策者进行数据挖掘和决策支持。

因子模糊化BP神经网络在磨粒识别中的应用

因子模糊化BP神经网络在磨粒识别中的应用摘要：随着工业化的发展，磨粒识别在工业生产中变得越来越重要。

因子模糊化BP神经网络作为一种优秀的模式识别算法，在磨粒识别中具有广泛的应用。

本文介绍了因子模糊化BP神经网络的基本理论，并以磨粒识别为例，详细分析了其应用过程。

实验结果表明，因子模糊化BP神经网络在磨粒识别中的应用能够有效提高识别准确率，具有很好的应用前景。

关键词：因子模糊化BP神经网络；磨粒识别；模式识别；识别准确率1. 引言随着机械制造业的不断发展，磨粒识别在工业生产中越来越重要。

磨粒识别可以帮助企业提高生产效率和质量，减少生产成本。

目前，许多机构已经开始研究磨粒识别的技术，其中因子模糊化BP神经网络是一种非常有效的模式识别算法。

2. 因子模糊化BP神经网络因子模糊化BP神经网络（Factorial Fuzzy BP Neural Network，FFBP）是一种基于模糊理论和神经网络理论的模式识别算法。

该算法可以对模糊样本进行分类，具有很好的识别能力和鲁棒性。

FFBP算法的基本理论如下：（1）模糊化处理：将输入模式进行模糊化处理，即将模糊样本映射至模糊空间中。

（2）因子分解：对模糊因子进行分解，得到各个因子的权重系数。

（3）权重更新：根据误差进行权重更新，不断调整权重系数，提高识别效果。

3. 磨粒识别的应用磨粒识别是指通过特征提取和模式识别技术，对磨粒进行分类。

在实际应用中，磨粒的型号、尺寸、形状各异，因此磨粒的特征提取比较困难。

为了解决这一问题，可以采用因子模糊化BP神经网络进行磨粒识别。

具体操作步骤如下：（1）收集磨粒样本数据，并对其进行特征提取。

（2）对特征提取所得数据进行模糊化处理，映射至模糊空间中。

（3）对映射所得数据进行因子分解，得到各个因子的权重系数。

（4）采用加速梯度下降法对权重系数进行更新，提高识别准确率。

4. 实验结果为验证因子模糊化BP神经网络在磨粒识别中的应用效果，我们进行了实验。

BP神经网络算法

BP神经网络算法BP神经网络算法（BackPropagation Neural Network）是一种基于梯度下降法训练的人工神经网络模型，广泛应用于分类、回归和模式识别等领域。

它通过多个神经元之间的连接和权重来模拟真实神经系统中的信息传递过程，从而实现复杂的非线性函数拟合和预测。

BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，其中输入层接受外部输入的特征向量，隐含层负责进行特征的抽取和转换，输出层产生最终的预测结果。

每个神经元都与上一层的所有神经元相连，且每个连接都有一个权重，通过不断调整权重来优化神经网络的性能。

BP神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。

在前向传播中，通过输入层将特征向量引入网络，逐层计算每个神经元的输出值，直至得到输出层的预测结果。

在反向传播中，通过计算输出层的误差，逐层地反向传播误差信号，并根据误差信号调整每个连接的权重值。

具体来说，在前向传播过程中，每个神经元的输出可以通过激活函数来计算。

常见的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数等，用于引入非线性因素，增加模型的表达能力。

然后，根据权重和输入信号的乘积来计算每个神经元的加权和，并通过激活函数将其转化为输出。

在反向传播过程中，首先需要计算输出层的误差。

一般采用均方差损失函数，通过计算预测值与真实值之间的差异来衡量模型的性能。

然后，根据误差信号逐层传播，通过链式法则来计算每个神经元的局部梯度。

最后，根据梯度下降法则，更新每个连接的权重值，以减小误差并提高模型的拟合能力。

总结来说，BP神经网络算法是一种通过多层神经元之间的连接和权重来模拟信息传递的人工神经网络模型。

通过前向传播和反向传播两个阶段，通过不断调整权重来训练模型，并通过激活函数引入非线性因素。

BP 神经网络算法在分类、回归和模式识别等领域具有广泛的应用前景。

BP神经网络下的红外测温图谱温度识别

• 88•红外测温技术广泛应用于电力设备巡检，通过对测温图谱分析能够有效发现电力设备异常状态，及时消除设备隐患对维护电力系统稳定具有重大意义。

红外测温设备众多，数据庞大，目前依靠人工进行数据整理效率低下，且众多的红外数据无法进行整合，不便于进行大数据的综合分析处理。

基于此，文章利用BP 神经网络算法，对红外测温图谱的温度识别进行了研究，并通过实际图谱对该算法的正确性和有效性进行了验证。

验证结果表明，利用BP 神经网络算法不仅为实现红外测温数据自解析和图谱数据的自动诊断功能奠定基础，还可以进行大数据的积累，进一步提高变电站的智能化水平。

随着电网规模不断扩大，电力设备的正常运行保障工作越来越重要，其中电力设备的温度监控成为设备安全保障的关键部分。

红外精准测温工作全程采用人工监控的方式不仅存在人力成本高、人为漏判或误判等问题，而且可能会出现数据丢失或者数据更新不及时的情况，这使得变电设备测温工作效率低下，数据可靠性和有效性方面令人难以满意。

因此，为了解决人工识别分析图谱的低质量、低效率问题，红外图谱智能识别成为了一种新的发展方向。

基于红外图谱的设备故障识别，最重要的是图谱温度的识别。

红外图谱的温度信息可作为判断变电设备电流制热型故障的直接依据，也是判断电压制热型故障的基本特征数据。

本文研究一种BP 神经网络算法，利用BP 神经网络算法对图谱温度进行识别，提取红外图谱温度条上下限温度以及区域测温最大值温度等信息，为红外图谱温度识别算法奠定基础。

图1 BP神经网络的拓扑结构1 BP神经网络BP 算法的基本思想是，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的输出不符，则转入误差的反向传播阶段。

反向传播时，将输出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。

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在当今数字化的时代，手写数字识别成为了一个重要的研究领域。

它在诸多方面都有着广泛的应用，比如银行系统中的支票处理、邮件分拣中的邮政编码识别，以及教育领域中的自动阅卷等。

BP 神经网络作为一种强大的机器学习算法，为手写数字识别提供了一种有效的解决方案。

首先，让我们来了解一下什么是手写数字识别。

简单来说，就是让计算机能够理解和识别我们手写的数字。

这听起来似乎很简单，但实际上是一项极具挑战性的任务。

因为每个人的手写风格都各不相同，数字的形状、大小、倾斜度等都存在很大的差异。

而且，手写数字往往会存在一些模糊、变形或者不完整的情况，这就给计算机的识别带来了很大的困难。

那么，BP 神经网络又是如何解决这个问题的呢？BP 神经网络是一种多层前馈神经网络，它由输入层、隐藏层和输出层组成。

在手写数字识别中，我们将手写数字的图像作为输入，经过网络的层层处理，最终得到输出结果，即识别出的数字。

在输入层，我们需要将手写数字的图像进行预处理，将其转换为适合神经网络处理的形式。

这通常包括图像的二值化、归一化、去噪等操作。

二值化就是将图像中的像素值转换为 0 和 1，0 表示黑色，1 表示白色，这样可以简化图像的信息。

归一化则是将图像的大小和像素值范围进行统一，以便于网络的处理。

去噪则是去除图像中的噪声，提高图像的质量。

经过预处理后的图像数据被输入到隐藏层中。

隐藏层是 BP 神经网络的核心部分，它通过对输入数据进行复杂的计算和变换，提取出数字的特征。

这些特征是一些抽象的、能够反映数字本质的信息，比如数字的轮廓、线条的走向、笔画的粗细等。

隐藏层中的神经元数量和层数会影响网络的性能，一般来说，神经元数量越多、层数越多，网络的学习能力就越强，但同时也会增加计算量和训练时间。

在输出层，网络会根据隐藏层提取的特征输出识别结果。

通常情况下，输出层的神经元数量与要识别的数字类别数量相同。

对于手写数字识别，由于我们要识别 0 到 9 这 10 个数字，所以输出层就有 10 个神经元。

基于BP神经网络的图像识别算法研究

基于BP神经网络的图像识别算法研究近年来，人工智能技术在各个领域得到了广泛应用。

其中，图像识别技术是人工智能领域的重要应用之一。

在许多实际应用场景中，我们需要对图像进行自动化识别。

传统的图像识别方法往往需要手动提取特征，这个过程需要大量的人力和时间。

而基于BP神经网络的图像识别算法则可以通过学习训练数据来自动提取特征，能够更好地应对现实场景中的变化和噪声。

一、BP神经网络基础BP神经网络是一种常见的前馈神经网络，它通常由输入层、隐藏层和输出层组成。

每个神经元都有多个输入和一个输出。

其中，输入为前一层神经元的输出经过加权之后再加上一个偏置得到的。

每个神经元都有一个激活函数，它可以将输入转换成输出，并经过向后传播算法来进行权值的调整，从而达到对数据的分类和识别的目的。

在BP神经网络的训练中，常用的算法是误差反向传播算法。

该算法的目的是通过不断地调整权值和偏置，使得神经网络的输出尽可能接近真实值。

误差反向传播算法是一个迭代过程，每次迭代都会调整权值和偏置。

其中，每次迭代的误差是神经网络的输出和真实值之间的差距。

通过误差反向传播算法，我们可以得到神经网络中每个节点的权值和偏置，从而使得神经网络的输出在训练数据集上表现更好。

二、基于BP神经网络的图像识别算法基于BP神经网络的图像识别算法最重要的步骤是特征提取。

传统的图像识别算法需要手动提取特征，这个过程比较繁琐，需要人工干预。

而基于BP神经网络的图像识别算法则可以通过学习训练数据来自动提取特征。

在训练过程中，神经网络不断调整权值和偏置，从而使得神经网络的输出能够更好地匹配训练数据。

在测试数据上，我们可以直接使用已经训练好的神经网络进行分类和识别。

在实际应用中，基于BP神经网络的图像识别算法需要解决以下几个问题。

首先，特征提取的效果直接影响算法的性能。

如果特征提取的质量不好，那么算法的准确率也会大大降低。

其次，对于大型数据集来说，神经网络的训练可能需要花费很长时间，因此需要针对具体问题选择合适的神经网络模型和算法。