基于神经网络的英语语义智能分析方法研究

发布时间：2023-04-08 23:12

　　针对英文语义智能化分析的应用需求,文中对英文字符的自动识别进行了研究。通过引入机器学习领域中的径向基函数(RBF)网络,提出了基于字符图像的英文字母识别方法。RBF使用高斯基函数替代传统神经网络中的激活函数,大幅提升了网络的比拟能力。RBF网络使用梯度下降法进行网络训练,增强网络的收敛性能,并提升训练速度。为了验证所提方法的性能,在开放数据集Englishhnd上进行了测试。结合实际的应用场景,测试着重关注RBF的抗噪声性能。仿真结果表明,在使用无噪声数据进行训练时,测试数据只有在噪声均值超过0.1后,该方法的识别错误率才会出现明显变化,较BP神经网络具有更强的抗噪性能。此外,该方法对于英文字符的识别精度可达到96.35%,AUC可达0.89,均优于BP神经网络。

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【文章目录】：
1 理论基础
    1.1 神经元
    1.2 径向基函数神经网络
2 方法实现
    2.1 数据预处理
    2.2 仿真结果
3 结束语



本文编号：3786644