手写体数字字符识别算法仿真比较研究

发布时间：2018-07-14 07:27

【摘要】：采用BP神经网络、原始极限学习机、正则极限学习机和傅里叶变换优化极限学习机算法分别进行手写体数字字符识别仿真实验,通过MINIST数据库中的10 000个手写体数字样本训练神经网络数据传输过程中的参数,用训练所得神经网络参数进行手写体数字识别仿真测试。比较4种算法的仿真效果,BP网络识别效果最好、训练速度最慢,原始极限学习机训练速度最快,正则极限学习机和傅里叶变换极限学习机优化算法识别正确率高于原始极限学习机,但增加了算法的时间复杂度。将该手写体数字字符识别仿真实验用于学生实验教学,可加强学生对神经网络相关知识的学习和理解,提高学生编程和工程应用能力。
[Abstract]:BP neural network, original ultimate learning machine, regular ultimate learning machine and Fourier transform optimized ultimate learning machine algorithm are used to simulate handwritten digital character recognition, respectively. The parameters of neural network data transmission are trained by 10 000 handwritten digital samples in MINIST database. The training neural network parameters are used to carry out the simulation test of handwritten digital recognition. Comparing the simulation results of the four algorithms, the BP neural network is the best, the training speed is the slowest, and the training speed of the original extreme learning machine is the fastest. The recognition accuracy of the regular LLM and Fourier transform LLM optimization algorithm is higher than that of the original LLM, but the time complexity of the algorithm is increased. Applying the handwritten digital character recognition simulation experiment to the experimental teaching of students can enhance the students' learning and understanding of neural network related knowledge and improve the students' ability of programming and engineering application.
【作者单位】： 杭州电子科技大学电子信息学院;
【基金】：浙江省2013年高等教育课堂教学改革项目(kg2013125) 浙江省2015年度高等教育教学改革项目(jg2015060)
【分类号】：TP391.4;TP18

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本文编号：2120915