基于改进BP网络的车牌字符识别方法研究

字符识别算法研究，探讨了字符识别的基本方法，基本思路。对车牌识别，字符识别的研究具有重要意义。

采用连通域方式，对图像进行切分，并且对图像中的字母进行识别。

可是实现字符的识别，有时会不稳定，但一般的可以实现

一种基于RBF神经网络的英文字符识别方法.pdf

为提高遥感影像棉花识别的精度,提出一种基于反向传播(back propagation,BP)神经网络算法的棉花识别方 法。利用单时相GF-1号和Ladsat8遥感数据,结合归一化植被指数 (NDVI)

Matlab的BP网络字符识别原创-生成图片.rar 只用理想样本训练了，大家用的时候可以用加噪后的再进行训练即可

BP神经网络算法在字符识别中的应用,主要讲解理论的东西

一种改进的PCA子空间金属标牌压印凹凸字符识别方法,宋怀波,路长厚,在对标牌图像进行主分量分析(PCA)时,通常采用逐行(列)扫描的方法将其转化成一维列矢量。当图像存在平移、旋转等问题时,所得

matlab环境编写，应用人工神经网络，对0-9数字进行训练，一部分训练图片含有噪声。训练后可对字符图片进行识别。当训练次数较多时，正确率较高。（ex3.m文件为原文件，ex4.m为自己的改进：一半用

BP神经网络实例，以手机品牌中的单个字符为样本来训练BP模型，识别率80%+。内含一个VC2010工程