基于神经网络的文字识别

人工神经网络+英文字母识别

bp神经网络的符号识别,参数可以设置,符号识别率高.

随着智能化时代的到来,深度学习在图像处理领域的应用越来越广泛,为复杂的图像处理带来了新的解决方法.但是,深度学习在带来高准确推理结果的同时,往往会造成运算量、推理时间以及处理器内存的增加,受限于数据的

车牌识别算法的训练数据集,每个字符大约有500~800张不等,每张字符图片的像素大约是28*28,用dropout等正则化避免过拟合的话,训练集是足够的。

基于优化的RBF神经网络模式识别的新方法

基于ANN的神经网络识别数字系统,通过训练,能够很好的地识别出图片上的数字,VC6.0项目。

基于概率神经网络的模式识别.pdf

简要介绍遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)和BP算法(BackPropagationAlgorithm),并结合手写数字识别的实际应用,提出手写数字识别的遗传神经网络算法。通过实验证

c++语言编写的，利用MFC搭建的界面,能够实现简单的字符识别,0-9!

神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 基于神经网络的字母识别项目