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1、手寫體字符識別一直是模式識別和圖象處理領(lǐng)域中的一項非常重要的課題.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別方法是近些年該研究領(lǐng)域的一種新方法,該方法具有一些傳統(tǒng)技術(shù)所沒有的優(yōu)點:良好的容錯能力、分類能力強、并行處理能力處自學(xué)習(xí)能力.這些優(yōu)點使它在解決識別問題上不再拘泥于選取特征參數(shù)而對綜合的輸入模式進行訓(xùn)練和識別.在各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,誤差反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛的一種模型,但常用的BP學(xué)習(xí)算法存在收斂速度慢、目標(biāo)函數(shù)易陷于局部最小等缺點
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