基于神经网络的字符识别技术研究

神经网络动态系统辨识与控制

神经网络动态系统的辨识与控制摘要：本论文表明神经网络对非线性动态系统进行有效的辨识与控制。本论文的侧重点是辨识与控制模型，并论述了动态反向传播以及静态反向传播方法在参数调节中的作用。在所介绍的模型中，加法器与重复网络结构的内部相连很独特，所以很有必要将他们统一起来进行研究。由仿真结果可知辨识与自适应控制方案的提出是可行的。整篇论文中都介绍到基本的概念和定义，也涉及了必须提出的学术性问题，简介用数学系统理论处理动态系统的分析与合成在过去的五十年里已经被列为应用广泛的权威科学原理了。权威系统理论最先进的地方定义于基于线性代数以及复合变量理论的先进技术线性操作器以及线性常微分方程。由于动态系统的设计技术与它们的稳定特性密切相关，线性时间不变系统的充分必要条件在上世纪已经产生了，所以已经建立了动态系统的著名设计方法。相反，只要在系统对系统基础上就可以基本上建立非线性系统的稳定性，因此对于大部分系统没有同时满足稳定性、鲁棒性以及良好动态响应的设计程序并不希奇。过去三十年来，对线性、非时变和具有不确定参数的对象进行辨识与自适应控制的研究已取得了很大的进展。但是在这些研究中辨识器和控制器的结构选取和保证整个系统全局稳定性的自适应调参规律的构成等，都是建立在线性系统理论基础上的[1]。在本论文中，我们感兴趣的是神经网络非线性动态系统的控制与辨识。由于很少有可以直接应用的非线性系统理论结果存在，所以必须密切关注这个问题以及辨识器和控制器结构的选择和调整参数适应性规则的通用性问题。在人工神经网络领域里，有两类网络今年来最引人注目：它们是（1）多层神经网络（2）回归神经网络。多层神经网络被证实在解决模式辨识问题[2]-[5]上非常成功。而回归神经网络则经常用于联想记忆以及制约优化问题的解决[[6]-[9]。从系统理论的观点来看，多层网络呈现静态非线性映射，而回归网络则通过非线性动态反馈系统显现。尽管两种网络存在外观上的不同外，但是很有必要将他们用统一成更一般化的网络。事实上，笔者确信将来会越来越多的用到动态因素以及反馈，这导致包括两种网络的复杂系统的产生。这样，将两个网络统一起来就成为必要。在本文的第三章，这个观点会得到进一步的阐述。本文用了三个主要目标。第一个也是最重要的一个目标是在未知非线性动态系统中为自适应控制利用神经网络提出辨识以及控制器结构。当未知参数线性系

神经网络在系统辨识中的应用

神经网络在系统辨识中的应用摘要应用于自动控制系统的神经网络算法很多，特点不一，对于非线性系统辨识的研究有一定影响。本文就BP网络算法进行了着重介绍，并点明了其收敛较慢等缺点，进而给出了改进算法，说明了建立在BP算法基础上的其他算法用于非线性系统辨识的可行性与有效性。关键词神经网络BP算法；辨识；非线性系统前言神经网络是一门新兴的多学科研究领域，它是在对人脑的探索中形成的。神经网络在系统建模、辨识与控制中的应用，大致以1985年Rumelhart的突破性研究为界。在极短的时间内，神经网络就以其独特的非传统表达方式和固有的学习能力，引起了控制界的普遍重视，并取得了一系列重要结果。本文以神经网络在系统辨识中的应用作一综述，而后着重介绍BP网络算法，并给出了若干改进的BP算法。通过比较，说明改进算法具有诸多优点及用于非线性系统辨识[1]的可行性与有效性。 1 神经网絡用于系统辨识的原理及现状神经网络在自动控制系统中的应用已有多年。目前，利用神经网络建立动态系统的输入/输出模型的理论及技术，在许多具体领域的应用得到成功，如化工过程、水轮机、机器入手臂、涡轮柴油发动机等。运用神经网络的建模适用于相当于非线性特性的复杂系统[2]。目前系统辨识中用得最多的是多层前馈神经网络[1]。我们知道，自动控制系统中，一个单隐层或双隐层的具有任意数目神经元的神经网络，可以产生逼近任意函数的输入/输出映射。但网络的输入节点数目及种类（延迟输入和输出）、隐层节点的个数以及训练所用的算法对辨识精度和收敛时间均有影响。一般根据系统阶数取延迟输入信号，根据经验确定隐层节点数，然后对若干个神经网络进行比较，确定网络中神经元的合理数目。现在用得较多的多层前馈神经网络的学习算法是反向传播算法（Back Propagation），即BP算法。但BP算法收敛速度较慢，后面将会进一步讨论。 1.1 神经网络的结构感知器是最简单的前馈网络，它主要用于模式分类。也可用在基于模式分类的学习控制和多模态控制中。现以多层前馈神经网络为代表，来说明神经网络的结构。多层前馈神经网络由输入、输出层以及一个或多个隐层组成。每层有若干个计算单元称之神经元。这些神经元在层状结构的网络中按图1所示方式相互连接。信息按树状路径从下至上逐层传送。一旦相邻层间神经元的连接权以及隐层中神经元的阈值被确定，整个网络的特性也就确定了。如图1所示，第1层为输

基于某某BP神经网络地手写数字识别实验报告材料

基于BP神经网络的手写体数字图像识别 PT1700105 宁崇宇 PT1700106 陈玉磊 PT1700104 安传旭摘要在信息化飞速发展的时代，光学字符识别是一个重要的信息录入与信息转化的手段，其中手写体数字的识别有着广泛地应用，如：邮政编码、统计报表、银行票据等等，因其广泛地应用范围，能带来巨大的经济与社会效益。本文结合深度学习理论，利用BP神经网络对手写体数字数据集MNIST进行分析，作为机器学习课程的一次实践，熟悉了目前广泛使用的Matlab工具，深入理解了神经网络的训练过程，作为非计算机专业的学生，结合该课题掌握了用神经网络处理实际问题的方法，为今后将深度学习与自身领域相结合打下了基础。

1 引言从计算机发明之初，人们就希望它能够帮助甚至代替人类完成重复性劳作。利用巨大的存储空间和超高的运算速度，计算机已经可以非常轻易地完成一些对于人类非常困难的工作，然而，一些人类通过直觉可以很快解决的问题，却很难通过计算机解决，这些问题包括自然语言处理、图像识别、语音识别等等，它们就是人工智能需要解决的问题。计算机要想人类一样完成更多的智能工作，就需要掌握关于这个世界的海量知识，很多早期的人工智能系统只能成功应用于相对特定的环境，在这些特定环

境下，计算机需要了解的知识很容易被严格完整地定义。为了使计算机更多地掌握开放环境下的知识，研究人员进行了很多的尝试。其中影响力很大的一个领域就是知识图库（Ontology），WordNet是在开放环境中建立的一个较大且有影响力的知识图库，也有不少研究人员尝试将Wikipedia中的知识整理成知识图库，但是建立知识图库一方面需要花费大量的人力和物力，另一方面知识图库方式明确定义的知识有限，不是所有的知识都可以明确地定义成计算机可以理解的固定格式。很大一部分无法明确定义的知识，就是人类的经验，如何让计算机跟人类一样从历史的经验中获取新的知识，这就是机器学习需要解决的问题。卡内基梅隆大学的Tom Michael Mitchell教授在1997年出版的书籍中将机器学习定义为“如果一个程序可以在任务T上，随着经验E的增加，效果P 也可以随之增加，则称这个程序可以从经验中学习”。逻辑提取算法可以从训练数据中计算出每个特征和预测结果的相关度，在大部分情况下，在训练数据达到一定数量之前，越多的训练数据可以使逻辑回归算法的判断越精确，但是逻辑回归算法有可能无法从数据中学习到好的特征表达，这也是很多传统机器学习算法的共同问题。对机器学习问题来说，特征提取不是一件简单的事情。在一些复杂问题上，要通过人工的方式设计有效的特征集合，需要很多的时间和精力，甚至需要整个领域数十年的研究投入。既然人工无法很好地抽取实体中的特征，那么是否有自动的方式呢？深度学习解决的核心问题就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征，并使用这些特征解决问题。因为深度学习的通用性，深度学习的研究者往往可以跨越多个研究方向，甚至同时活跃于数个研究方向。虽然深度学习受到了大脑工作原理的启发，但现代深度学习研究的发展并不拘泥于模拟人脑神经元和人脑的工作原理，各种广泛应用的机器学习框架也不是由神经网络启发而来的。 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，被广泛用作机器学习的入门样例，它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据，每一张图片代表了0~9中的一个数字，图片的大小为28x28，且数字会出现在图片的正中间。本文以该数据集为例，基于Matlab来分析BP神经网络的性能。 2 运行环境本设计在Windows 10 下进行设计、主要利用Matlab工具环境，进行模拟演示。

研究生必备的人工神经网络电子书汇总(31本)

研究生必备的人工神经网络电子书汇总（31本）这些都是我从淘宝和百度文库里面搜集到的电子书，需要的可以联系我 QQ：415295747，或者登录我的博客https://www.360docs.net/doc/ed15591950.html,/u/1723697742 1.神经网络在应用科学和工程中的应用——从基础原理到复杂的模式识别 5 译者序 6 前 9 致谢 10 作者简介 11 目录 19 第1章从数据到模型:理解生物学、生态学和自然系统的复杂性和挑战 27 第2章神经网络基础和线性数据分析模型 72 第3章用于非线性模式识别的神经网络 105 第4章神经网对非线性模式的学习 166 第5章从数据中抽取可靠模式的神经网络模型的实现 205 第6章数据探测、维数约简和特征提取 235 第7章使用贝叶斯统计的神经网络模型的不确定性评估 276 第8章应用自组织映射的方法发现数据中的未知聚类 359 第9章神经网络在时间序列预测中的应用 458 附录 2.MATLB 神经网络30个案例分析第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 23 第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 33 第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 48 第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 57 第5章基于BP_Adsboost的强分类器设计——公司财务预警建模 66 第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 77 第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现 85 第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测 93 第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 102 第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 112 第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 124 第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 134 第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能

神经网络的应用及其发展

神经网络的应用及其发展 [摘要] 该文介绍了神经网络的发展、优点及其应用和发展动向，着重论述了神经网络目前的几个研究热点，即神经网络与遗传算法、灰色系统、专家系统、模糊控制、小波分析的结合。 [关键词]遗传算法灰色系统专家系统模糊控制小波分析一、前言神经网络最早的研究20世纪40年代心理学家Mcculloch和数学家Pitts合作提出的，他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。神经网络的发展大致经过三个阶段：1947~1969年为初期，在这期间科学家们提出了许多神经元模型和学习规则，如MP模型、HEBB学习规则和感知器等；1970~1986年为过渡期，这个期间神经网络研究经过了一个低潮，继续发展。在此期间，科学家们做了大量的工作，如Hopfield教授对网络引入能量函数的概念，给出了网络的稳定性判据，提出了用于联想记忆和优化计算的途径。1984年，Hiton教授提出Boltzman机模型。1986年Kumelhart等人提出误差反向传播神经网络，简称BP 网络。目前，BP网络已成为广泛使用的网络；1987年至今为发展期，在此期间，神经网络受到国际重视，各个国家都展开研究，形成神经网络发展的另一个高潮。神经网络具有以下优点： (1) 具有很强的鲁棒性和容错性，因为信息是分布贮于网络内的神经元中。 (2) 并行处理方法，使得计算快速。 (3) 自学习、自组织、自适应性，使得网络可以处理不确定或不知道的系统。 (4) 可以充分逼近任意复杂的非线性关系。 (5) 具有很强的信息综合能力，能同时处理定量和定性的信息，能很好地协调多种输入信息关系，适用于多信息融合和多媒体技术。二、神经网络应用现状神经网络以其独特的结构和处理信息的方法，在许多实际应用领域中取得了显著的成效，主要应用如下： (1) 图像处理。对图像进行边缘监测、图像分割、图像压缩和图像恢复。

基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现

中南大学本科生毕业论文（设计）题目基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现

目录摘要 (Ⅰ) ABSTRACT (Ⅱ) 第一章绪论 (1) 1.1手写体数字识别研究的发展及研究现状 (1) 1.2神经网络在手写体数字识别中的应用 (2) 1.3 论文结构简介 (3) 第二章手写体数字识别 (4) 2.1手写体数字识别的一般方法及难点 (4) 2.2 图像预处理概述 (5) 2.3 图像预处理的处理步骤 (5) 2.3.1 图像的平滑去噪 (5) 2.3.2 二值话处理 (6) 2.3.3 归一化 (7) 2.3.4 细化 (8) 2.4 小结 (9) 第三章特征提取 (10) 3.1 特征提取的概述 (10) 3.2 统计特征 (10) 3.3 结构特征 (11) 3.3.1 结构特征提取 (11) 3.3.2 笔划特征的提取 (11) 3.3.3 数字的特征向量说明 (12) 3.3 知识库的建立 (12) 第四章神经网络在数字识别中的应用 (14) 4.1 神经网络简介及其工作原理 (14) 4.1.1神经网络概述[14] (14) 4.1.2神经网络的工作原理 (14) 4.2神经网络的学习与训练[15] (15) 4.3 BP神经网络 (16) 4.3.1 BP算法 (16) 4.3.2 BP网络的一般学习算法 (16)

4.3.3 BP网络的设计 (18) 4.4 BP学习算法的局限性与对策 (20) 4.5 对BP算法的改进 (21) 第五章系统的实现与结果分析 (23) 5.1 软件开发平台 (23) 5.1.1 MATLAB简介 (23) 5.1.2 MATLAB的特点 (23) 5.1.3 使用MATLAB的优势 (23) 5.2 系统设计思路 (24) 5.3 系统流程图 (24) 5.4 MATLAB程序设计 (24) 5.5 实验数据及结果分析 (26) 结论 (27) 参考文献 (28) 致谢 (30) 附录 (31)

神经网络控制

人工神经网络控制摘要: 神经网络控制，即基于神经网络控制或简称神经控制，是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行推理，或故障诊断等，亦即同时兼有上述某些功能的适应组合，将这样的系统统称为神经网络的控制系统。本文从人工神经网络，以及控制理论如何与神经网络相结合，详细的论述了神经网络控制的应用以及发展。关键词: 神经网络控制；控制系统；人工神经网络人工神经网络的发展过程神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。如神经预测控制、神经逆系统控制等。生物神经元模型神经元是大脑处理信息的基本单元，人脑大约含1012个神经元，分成约1000种类型，每个神经元大约与102~104个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。每个神经元虽然都十分简单，但是如此大量的神经元之间、如此复杂的连接却可以演化出丰富多彩的行为方式，同时，如此大量的神经元与外部感受器之间的多种多样的连接方式也蕴含了变化莫测的反应方式。图1 生物神经元传递信息的过程为多输入、单输出，神经元各组成部分的功能来看，信息的处理与传递主要发生在突触附近，当神经元细胞体通过轴突传到突触前膜的脉冲幅度达到一定强度，即超过其阈值电位后，突触前膜将向突触间隙释放神经传递的化学物质，突触有两

基于神经网络方法的字符识别方法

论文写作与规范题目：基于神经网络方法的字符识别方法学号： 210802102 专业：计算机系统结构姓名：靳飞飞 2009 年 1 月 9日

基于神经网络方法的字符识别方法靳飞飞（中国海洋大学信息科学与工程学院, 山东青岛266071）摘要：字符识别是模式识别领域的一项传统的课题，这是因为字符识别不是一个孤立的问题，而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题，并且在不同的课题中，由于具体的条件不同，解决的方法也不尽相同，因而字符识别的研究仍具有理论和实践意义。这里讨论的是用神经网络方法实现基于照相的数字图像的字符识别的问题。并且通过模板匹配的方法作为参照，以体现神经网络在处理模式识别问题上的优势。由于人工神经网络的非线性以及并行性和鲁棒性等特点，在上述领域，其取得了以往传统算法无法获得的成功。关键词：神经网络；字符识别；图像处理 Character recognition based on neural network Jin Feifei (College of Information Science and Engineering，Ocean University of China，Qingdao 266071，China) Abstract:Character recognition is a traditional problem in the field of pattern recognition, for it is rather an isolated task than a fundamental problem in most work of pattern recognition area, with which we have various methods to deal in terms of specific conditions. That means the pursuit of character recognition is of great significance both in theory and in practice .The goal of this paper is using neural network to recognize characters on digital image based on camera. It also can be seen, in the paper, the advantage of neural network compared with the template matching method. Because its nonlinearity, parallel and strong, in these fields mentioned above, artificial neural network has achieved the success which other traditional algorithms can not reach. Key word: neural network, character recognition, image processing 1引言字符识别是模式识别领域的一项传统的课题，这是因为字符识别不是一个孤立的问题，

神经网络分析应用

基于动态BP神经网络的预测方法及其应用来源：中国论文下载中心 [ 08-05-05 15:35:00 ] 作者：朱海燕朱晓莲黄頔编辑：studa0714 摘要人工神经网络是一种新的数学建模方式，它具有通过学习逼近任意非线性映射的能力。本文提出了一种基于动态BP神经网络的预测方法，阐述了其基本原理，并以典型实例验证。关键字神经网络，BP模型，预测 1 引言在系统建模、辨识和预测中，对于线性系统，在频域，传递函数矩阵可以很好地表达系统的黑箱式输入输出模型；在时域，Box-Jenkins方法、回归分析方法、ARMA模型等，通过各种参数估计方法也可以给出描述。对于非线性时间序列预测系统，双线性模型、门限自回归模型、ARCH模型都需要在对数据的内在规律知道不多的情况下对序列间关系进行假定。可以说传统的非线性系统预测，在理论研究和实际应用方面，都存在极大的困难。相比之下，神经网络可以在不了解输入或输出变量间关系的前提下完成非线性建模[4，6]。神经元、神经网络都有非线性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性，与各种预测方法有机结合具有很好的发展前景，也给预测系统带来了新的方向与突破。建模算法和预测系统的稳定性、动态性等研究成为当今热点问题。目前在系统建模与预测中，应用最多的是静态的多层前向神经网络，这主要是因为这种网络具有通过学习逼近任意非线性映射的能力。利用静态的多层前向神经网络建立系统的输入/输出模型，本质上就是基于网络逼近能力，通过学习获知系统差分方程中的非线性函数。但在实际应用中，需要建模和预测的多为非线性动态系统，利用静态的多层前向神经网络必须事先给定模型的阶次，即预先确定系统的模型，这一点非常难做到。近来，有关基于动态网络的建模和预测的研究，代表了神经网络建模和预测新的发展方向。 2 BP神经网络模型 BP网络是采用Widrow-Hoff学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。典型的BP算法采用梯度下降法，也就是Widrow-Hoff算法。现在有许多基本的优化算法，例如变尺度算法和牛顿算法。如图1所示，BP神经网络包括以下单元：①处理单元(神经元)（图中用圆圈表示），即神经网络的基本组成部分。输入层的处理单元只是将输入值转入相邻的联接权重，隐层和输出层的处理单元将它们的输入值求和并根据转移函数计算输出值。②联接权重(图中如V,W)。它将神经网络中的处理单元联系起来，其值随各处理单元的联接程度而变化。③层。神经网络一般具有输入层x、隐层y和输出层o。④阈值。其值可为恒值或可变值，它可使网络能更自由地获取所要描述的函数关系。⑤转移函数F。它是将输入的数据转化为输出的处理单元，通常为非线性函数。

神经网络研究的现状

万方数据

神经网络研究的现状刊名：甘肃科技纵横英文刊名：SCIENTIFIC & TECHNICAL INFORMATION OF GANSU 年，卷(期)：2006,35(4) 本文读者也读过(10条) 1.卢海林.王鑫改进的BP神经网络在单桩竖向承载力预测中的应用[期刊论文]-长江大学学报（自然科学版）2005,2(7) 2.张国栋.彭刚.王钊.朱暾BP神经网络在单桩承载力预测中的应用[期刊论文]-三峡大学学报(自然科学版) 2003,25(1) 3.张永央.陈新朝复合载体夯扩桩单桩竖向极限承载力研究[期刊论文]-资源环境与工程2008,22(z1) 4.王昆明.蒋洪胜.姜千君.WANG Kun-ming.JIANG Hong-sheng.JIANG Qian-jun嵌岩桩竖向承载力预测的遗传BP神经网络模型研究[期刊论文]-山东建筑大学学报2008,23(6) 5.刘世奇.潘冬子.陈静曦.LIU Shi-qi.PAN Dong-zi.Chen Jing-xi小波分析在基桩浅部缺陷检测中的应用[期刊论文]-无损检测2005,27(4) 6.刘曦文.LIU Xi-wen BP神经网络在地基承载力预测中的应用[期刊论文]-山西建筑2010,36(30) 7.蒋洪胜.戚靖骅.万立华.JIANG Hong-sheng.QI Jing-hua.WAN Li-hua基于遗传-BP神经网络预测单桩竖向承载力[期刊论文]-山东建筑工程学院学报2006,21(3) 8.牟粼琳.李卓球.林佳木.MOU Linlin.LI Zhuoqiu.LIN Jiamu低应变桩基检测模拟信号的小波分析系统研究[期刊论文]-武汉理工大学学报(信息与管理工程版)2008,30(3) 9.潘冬子.程升明.唐颖栋.Pan Dongzi.Cheng Shengming.Tang Yingdong小波神经网络在基桩缺陷诊断分析中的应用[期刊论文]-振动、测试与诊断2006,26(3) 10.熊水金基于小波分析的低应变反射波法测桩信号处理中的小波基选取[期刊论文]-内蒙古石油化工2008,34(7)本文链接：https://www.360docs.net/doc/ed15591950.html,/Periodical_gskjzh200604024.aspx

神经网络系统建模综述

神经网络系统建模综述一、人工神经网络简介 1.1人工神经网络的发展历史人工神经网络早期的研究工作应追溯至本世纪40年代。下面以时间顺序，以著名的人物或某一方面突出的研究成果为线索，简要介绍人工神经网络的发展历史。 1943年，心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts在分析、总结神经元基本特性的基础上首先提出神经元的数学模型。此模型沿用至今，并且直接影响着这一领域研究的进展。因而，他们两人可称为人工神经网络研究的先驱。 1945年冯·诺依曼领导的设计小组试制成功存储程序式电子计算机，标志着电子计算机时代的开始。 50年代末，F·Rosenblatt设计制作了“感知机”，它是一种多层的神经网络。这项工作首次把人工神经网络的研究从理论探讨付诸工程实践。在60年代初期，Widrow提出了自适应线性元件网络，这是一种连续取值的线性加权求和阈值网络。后来，在此基础上发展了非线性多层自适应网络。当时，这些工作虽未标出神经网络的名称，而实际上就是一种人工神经网络模型。 80年代初期，模拟与数字混合的超大规模集成电路制作技术提高到新的水平，完全付诸实用化，此外，数字计算机的发展在若干应用领域遇到困难。这一背景预示，向人工神经网络寻求出路的时机已经成熟。美国的物理学家Hopfield于1982年和1984年在美国科学院院刊上发表了两篇关于人工神经网络研究的论文，引起了巨大的反响。人们重新认识到神经网络的威力以及付诸应用的现实性。随即，一大批学者和研究人员围绕着Hopfield提出的方法展开了进一步的工作，形成了80年代中期以来人工神经网络的研究热潮。 1.2人工神经网络的工作原理人工神经网络是由大量处理单元广泛互连而成的网络结构，是人脑的抽象、简化和模拟。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。

基于BP神经网络语音识别方法研究

基于BP神经网络语音识别方法研究摘要：神经网络是近年来信息科学、脑科学、神经心理学等诸多学科共同关注和研究的热点。由于其具有良好的抽象分类特性,现已应用于语音识别系统的研究和开发，并成为解决识别相关问题的有效工具。文章在讲述语音识别过程的基础上重点讨论利用BP神经网络对语音进行识别,用MATLAB完成对神经网络的训练和测试,并获得满意的结果。关键词：语音识别；模式识别；BP神经网络， 1 绪论计算机的飞速发展，使人们的生活方式发生了根本性的改变，鼠标、键盘，这些传统的人机接口使人们体会到了生活的便利。科学技术日新月异，假如让“机器”能够听懂人的语言，并根据其信息去执行人的意图，那么这无疑是最理想的人机智能接口方式，因此语音识别作为一门极具吸引力的学科应运而生，很多专家都指出语音识别技术将是未来十年信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。 1.1 研究背景及意义语言在人类的智能组成中充当着很重要的角色，人与人之间的交流和沟通大部分是通过语言的方式有效的完成。作为人与人之问交流最方便、自然、快捷的手段，人们自然希望它成为人与计算机交流的媒介。随着数字信号处理及计算机科学的飞速发展，人们对实现人机对话产生越来越迫切的要求，使得语音识别技术近年来得到了迅速的发展，语音识别技术的研究进入了一个比较成熟的时期。语音识别是一门交叉科学，它综合了声学、语言学、语音学、生理科学、数字信号处理、通信理论、电子技术、计算机科学、模式识别和人工智能等众多学科。也是人机交互最重要的一步。 1.2 语音识别的国内外研究现状通过语音传递信息是人类最重要，最有效，和最方便的交换信息的形式，语音识别主要指让机器转达人说的话，即在各种情况下，准确的识别出语音的内容，从而根据其信息，执行人的各种意图。广义的语音识别包括说话人的识别和内容的识别两部分。这里所说的语音识别，是指内容识别方面。采用计算机进行语音识别到现在已经发展了50年。从特征参数上改进，采用各种办法进行语音增强是一个研究方向，但是到目前为止，还没有一种办法能把语音信号完美地从噪音环境提取出来。语音识别有广泛的商业化运用前景，主要可以分为通用场合和专用场合两个方面。 1.3研究内容本文研究的主要内容是结合模式识别的基本理论，研究BP神经网络孤立词语音识别的问

系统辨识研究综述

系统辨识研究综述摘要：本文综述了系统辨识的发展与研究内容，对现有的系统辨识方法进行了介绍并分析其不足，进一步引出了把神经网络、遗传算法、模糊逻辑、小波网络知识应用于系统辨识得到的一些新型辨识方法。并对基于T-S模型的模糊系统辨识进行了介绍。文章最后对系统辨识未来的发展方向进行了介绍关键词：系统辨识；建模；神经网络；遗传算法；模糊逻辑；小波网络；T-S 模型 1.系统辨识的发展和基本概念 1.1系统辨识发展现代控制论是控制工程新的理论基础。辨识、状态估计和控制理论是现代控制论三个相互渗透的领域。辨识和状态估计离不开控制理论的支持；控制理论的应用又几乎不能没有辨识和状态估计。而现代控制论的实际应用不能脱离被控对象的动态特性，且所用的数学模型需要选择一种使用方便的描述形式。但很多情况下建立被控对象的数学模型并非易事，尤其是实际的物理或工程对象，它们的机理复杂且含有各种噪声，使建立数学模型更加困难。系统辨识就是应此需要而形成的一门学科。系统辨识和系统参数估计是六十年代开始迅速发展起来的。1960年，在莫斯科召开的国际自动控制联合会(IFCA)学术会议上，只有很少几篇文章涉及系统辨识和系统参数估计问题。然而，在此后，人们对这一学科给予了很大的注意，有关系统辨识的理论和应用的讨论日益增多。七十年代以来，随着计算机的开发和普及，系统辨识得到了迅速发展，成为了一门非常活跃的学科。 1.2系统辨识基本概念的概述系统辨识是建模的一种方法。不同的学科领域,对应着不同的数学模型,从某种意义上讲,不同学科的发展过程就是建立它的数学模型的过程。建立数学模型有两种方法:即解析法和系统辨识。 L. A. Zadeh于1962年给辨识提出了这样的定义：“辨识就是在输入和输出数据的基础上，从一组给定的模型类中，确定一个与所测系统等价的模型。”当然按照Zadeh的定义，寻找一个与实际过程完全等价的模型无疑是非常困难的。根据实用性观点，对模型的要求并非如此苛刻。1974年，P. E. ykhoff给出辨识的定义“辨识问题可以归结为用一个模型来表示客观系统(或将要构造的系统) 本质为：特征的一种演算，并用这个模型把对客观系统的理解表示成有用的形式。而1978

开题报告(基于神经网络的车牌字符识别方法研究及仿真实现)(可编辑修改word版)

西安科技大学毕业设计(论文) 开题报告题目基于神经网络的车牌字符识别方法研究及仿真实现院、系(部) 通信与电子信息工程学院专业及班级电子信息工程专业姓名学号指导教师日期

西安科技大学毕业设计(论文)开题报告

[7]陈振学,汪国有,刘成云. 一种新的车牌图像字符分割与识别算法[J]. 微电子学与计算机, 2007,(02) . [8]朱正礼. 基于三层BP 神经网络的字符识别系统的实现[J]. 现代计算机, 2006,(10) . [9]刘静,周静华,苏俊连,付佳. 基于模板匹配的车牌字符识别算法实现[J]. 科技信息(科学教研), 2007,(24) . [10]苏厚胜. 车牌识别系统的设计与实现[J]. 可编程控制器与工厂自动化, 2006,(03) . [11]胡振稳, 尹朝庆. 基于BP 神经网络的车牌字符识别的研究[J]. 电脑知识与技术(学术交流), 2007,(02) [12]蒋良孝, 李超群. 基于 BP 神经网络的函数逼近方法及其 MATLAB 实现[J]. 微型机与应用, 2004,(01) [13]崔屹. 数字图象处理技术与应用. 电子工业出版社. [14]董长虹. MATLAB 图象处理. 国防工业出版社. [15]董长虹. MATLAB 神经网络与应用国防工业出版社. [16]MATLAB6.5 辅助图象处理.飞思科技产品研发科技中心. [17]H. S. Kim et al, "Recognition of a car number plate by a neural network", Proc. of Korea Information Science Society(KISS) fill conference，Vol. 18, NO. 2, pp. 259-262，1991. [18]Jang-Hee You，Byung-Tae Chun and Dong-Pil Shin，“A Neural for Recognizing Characters Extracted form Moving Vehicles”，World Congress On Neural Network, pp162-166，1994. [19]M. Momozawa，M．N omua,T.Namai and K. Morisaki,"Accident Vehicle Automatic Detection System by Image Processing Technique”,pp.566-570, 2004..

系统辨识课程综述

系统辨识课程综述通过《系统辨识》课程的学习，了解了系统辨识问题的概述及研究进展；掌握了经典的辨识理论和辨识技术及其优缺点，如：脉冲响应法、最小二乘法（LS）和极大似然法等；同时对于那些为了弥补经典系统辨识方法的不足而产生的现代系统辨识方法的原理及其优缺点有了一定的认识，如：神经网络系统辨识、基于遗传算法的系统辨识、模糊逻辑系统辨识、小波网络系统辨识等；最后总结了系统辨识研究的发展方向。一、系统辨识概论自40年代Wiener创建控制论和50年代诞生工程控制论以来，控制理论和工程就一直围绕着建立模型和控制器设计这两个主题来发展。它们相互依赖、相互渗透并相互发展；随着控制过程的复杂性的提高以及控制目标的越来越高，控制理论的应用日益广泛，但其实际应用不能脱离被控对象的数学模型。但是大多数情况下，被控对象的数学模型是不知道的，或者在正常运行期间模型的参数可能发生变化，此时建立模型需要细致、完整地分析系统的机理和所有对该系统的行为产生影响的各种因素，从而变得十分困难。系统辨识建模正是适应这一需要而产生的，它是现代控制理论中一个很活跃的分支。系统辨识是建模的一种方法，不同的学科领域，对应着不同的数学模型。从某种意义上来说，不同学科的发展过程就是建立他的数学模型的过程。所谓系统辨识，通俗地说，就是研究怎样利用对未知系统的试验数据或在线运行数据（输入/输出数据），运用数学归纳、统

计回归的方法建立描述系统的数学模型的科学。Zadeh与Ljung明确提出了系统辨识的三个要素：输入输出数据，模型类和等价准则。总之，辨识的实质就是从一组模型类中选择一个模型，按照某种准则，使之能最好地拟合我们所关心的实际过程的静态或动态特性。通过辨识建立数学模型的目的是估计表征系统行为的重要参数，建立一个能模仿真实系统行为的模型，用当前可测量的系统的输入和输出预测系统输出的未来演变，以及设计控制器。对系统进行分析的主要问题是根据输入时间函数和系统的特性来确定输出信号；对系统进行控制的主要问题是根据系统的特性设计控制输入，使输出满足预先规定的要求。而系统辨识亦称为实验建模方法，它是“系统分析”和“控制系统设计”的逆问题。通常，预先给定一个模型类μ＝｛M｝（即给定一类已知结构的模型），一类输入信号u和等价准则J＝L(y，yM)(一般情况下，J是误差函数，是过程输出y和模型输出yM的一个泛函)；然后选择使误差函数J达到最小的模型，作为辨识所要求的结果。二、经典的系统辨识经典的系统辨识方法包括脉冲响应法、最小二乘法（LS）和极大似然法等。其中最小二乘法(LS)是应用最广泛的方法,但由于它是非一致的，是有偏差性，所以为了克服他的缺陷，形成了一些以最小二乘法为基础的系统辨识方法：广义最小二乘法(GLS)、辅助变量法(IV)、增广最小二乘法(ELS)、广义最小二乘法(GLS)，以及将一般的最小二乘法与其他方法相结合的方法，有：最小二乘两步法(COR—LS)

《人工神经网络的发展及其应用》

人工神经网络及其应用摘要：神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍关于人工神经网络的基本包括它的背景，发展，发展前景。关键词：神经网络，发展，背景。 1 人工神经网络产生的背景自古以来，关于人类智能本源的奥秘，一直吸引着无数哲学家和自然科学家的研究热情。生物学家、神经学家经过长期不懈的努力，通过对人脑的观察和认识，认为人脑的智能活动离不开脑的物质基础，包括它的实体结构和其中所发生的各种生物、化学、电学作用，并因此建立了神经元网络理论和神经系统结构理论，而神经元理论又是此后神经传导理论和大脑功能学说的基础。在这些理论基础之上，科学家们认为，可以从仿制人脑神经系统的结构和功能出发，研究人类智能活动和认识现象。另一方面，19世纪之前，无论是以欧氏几何和微积分为代表的经典数学，还是以牛顿力学为代表的经典物理学，从总体上说，这些经典科学都是线性科学。然而，客观世界是如此的纷繁复杂，非线性情况随处可见，人脑神经系统更是如此。复杂性和非线性是连接在一起的，因此，对非线性科学的研究也是我们认识复杂系统的关键。为了更好地认识客观世界，我们必须对非线性科学进行研究。人工神经网络作为一种非线性的、与大脑智能相似的网络模型，就这样应运而生了。所以，人工神经网络的创立不是偶然的，而是20世纪初科学技术充分发展的产物。 2 人工神经网络的发展人工神经网络的研究始于40年代初。半个世纪以来，经历了兴起、高潮与萧条、高潮及稳步发展的远为曲折的道路。 1943年，心理学家W.S.Mcculloch和数理逻辑学家W.Pitts 提出了M—P模型，这是第一个用数理语言描述脑的信息处理过程的模型，虽然神经元的功能比较弱，但它为以后的研究工作提供了依据。1949年，心理学家D.O.Hebb提出突触联系可变的假设，根据这一假设提出的学习规律为神经网络的学习算法奠定了基础。1957 年，计算机科学家Rosenblatt 提出了著名的感知机模型，它的模型包含了现代计算机的一些原理，是第一个完整的人工神经网络，第一次把神经网络研究付诸工程实现。由于可应用于模式识别，联想记忆等方面，当时有上百家实验室投入此项研究，美国军方甚至认为神经网络工程应当比“原子弹工程”更重要而给予巨额资助，并在声纳信号识别等领域取得一定成绩。1960年，B.Windrow和E.Hoff提出了自适应线性单元，它可用于自适应滤波、预测和模式识别。至此，人工神经网络的研究工作进入了第一个高潮。 1969年，美国著名人工智能学者M.Minsky和S.Papert编写了影响很大的Perceptron一书，从理论上证明单层感知机的能力有限，诸如不能解决异或问题，而且他们推测多层网络的感知机能力也不过如此，他们的分析恰似一瓢冷水，很多学者感到前途渺茫而纷纷改行，原先参与研究的实验室纷纷退出，在这之后近10年，神经网络研究进入了一个缓慢发展的萧条期。这期间，芬兰学者T.Kohonen 提出了自组织映射理论，反映了大脑神经细胞的自组织特性、记忆方式以及神经细胞兴奋刺激的规律；美国学者S.A.Grossberg的自适应共振理论（ART ）；日本学者K.Fukushima提出了认知机模型；ShunIchimari则致力于神经网络

神经网络应用于手写数字识别-matlab说课讲解

神经网络应用于手写数字识别-m a t l a b

实验报告实验课程：管理运筹学实验名称：神经网络应用于手写数字识别-matlab 学生姓名：指导教师：实验时间： 2018年1月16日

实验要求：运用matlab编程进行神经网络进行手写数字识别。小组成员：姓名学号实验过程：一、BP神经网络神经网络是由很多神经元组成，可以分为输入，输出，隐含层。 BP神经网络的特点：信号前向传递，信号反向传播。若输出存在误差，根据误差调整权值和阈值，使网络的输出接近预期。在用BP神经网络进行预测之前要训练网络训练过程如下： 1.网络初始化：各个参数的确定包括输入，输出，隐含层的节点数，输入和隐含，隐含和输出层之间的权值，隐含，输出层的阈值，学习速度和激励函数。 2.计算隐含层输出 3.计算输出层输出 4.误差计算 5.权值更新 6.阈值更新 7.判断迭代是否结束二、模型建立数据集介绍：数据集包含0-9这10个数字的手写体。是放在10个文件夹里，文件夹的名称对应存放的手写数字图片的数字，每个数字500张,每张图片的像素统一为28*28。识别流程：首先要对数据进行处理，这个主要是批量读取图片和特征提取的过程，特征提取的方法很多，这里只挑选最简单的来实现，然后是训练出一个神经网络的模型，最后用测试数据进行测试。为了方面，这里的神经网络的创建，训练和测试采用matlab函数来实现。

训练运行流程： 1.确定神经网络的输入，输出。输入是BP神经网络很重要的方面，输入的数据是手写字符经过预处理和特征提取后的数据。预处理有二值化，裁剪掉空白的区域，然后再统一大小为70*50为特征提取做准备。特征提取采用的是粗网格特征提取，把图像分成35个区域，每个区域100像素，统计区域中1像素所占的比例。经过预处理特征提取后，28*28图像转成1*35的特征矢量。提取完5000张图片后，依次把所有的特征存于一个矩阵（35*5000）中。 2.神经的网络的训练用matlab的rands函数来实现网络权值的初始化，网络结构为输入层35，隐藏层34，输出层10，学习速率为0.1，隐藏层激励函数为sigmoid函数。随机抽取4500张图片提取特征后输入，按照公式计算隐含层和输出层输出，误差，更新网络权值。 3.神经网络的预测训练好神经网络之后，用随机抽取的500个数字字符对网络进行预测，输入特征向量，计算隐含层和输出层输出，得到最后预测的数据。同时计算每个数字的正确率和全体的正确率。最后得到的总体正确率为0.8620。主函数：