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在本文中，我们将演示如何使用MATLAB实现BP神经网络来识别手写数字和汉字字符。我们将探讨神经网络的设计和训练，并提供一些实用的代码示例。此外，我们还将介绍如何通过数据预处理和特征提取来优化识别效果
基于matlab的车牌识别，采用的是BP神经网络来识别
车牌定位及字符识别的MATLAB程序
车牌识别，车牌定位，字符识别，特征提取，实现了一种实用的方法
BP神经网络在车牌识别
手写汉字识别，网上找到的使用了BP神经网络
基于深度信念网络的车牌字符识别算法研究与实现.
提出了一种基于分级径向基神经网络的车牌字符识别算法，采用两级径向基神经网络结构，由一级网络识别后，通过对识别结果和置信度进行分析，确定了12个二级子网；采用动态误差分割算法进行网络训练，通过大量实验研
摘要:设计了根据车牌的彩色特征对车牌位置进行粗定位,再利用车牌字符二值化特征来精确定位的双重车牌定位方法。在中值滤波和二值化等预处理后,提取出车牌中的字母和数字字符并建立相应的模板,通过字符归一化在N
基于BP神经网络的字母识别系统，包括向量建立，神经网络的建立，网络训练，性能分析，字符识别等matlab
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