基于BFGS拟牛顿算法的含噪数字字符识别
杨超1
聂仙娥1
赵河明2
1.中北大学机电工程学院,山西太原,0300512.中北大学机电工程学院,山西太原030051;山西北方惠丰机电有限公司,山西长治046012
摘要：针对传统数字字符识别算法收敛速度慢且有可能陷入局部极小值等问题,提出了将BFGS拟牛顿算法应用于舍噪数字字符识别:构造前馈型神经网络,调用Matlab神经网络工具箱中的训练函数trainbfg对网络进行训练.该算法收敛速度快、识别精度高,能够对含有一定噪声的数字字符进行识别,具有广阔的应用前景.
关键词：数字字符识别神经网络BFGS拟牛顿算法Matlab
分类号：TP393(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 79-81 )
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