bp神经网络实现字符识别的代码
时间: 2023-10-19 09:09:03 浏览: 40
以下是使用Python和Keras实现基于BP神经网络的字符识别代码示例:
```
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import np_utils
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv", header=None)
dataset = data.values.astype('float32')
X = dataset[:, 0:8]
Y = dataset[:, 8]
# 将字符标签编码成数字
encoder = LabelEncoder()
encoder.fit(Y)
encoded_Y = encoder.transform(Y)
dummy_y = np_utils.to_categorical(encoded_Y)
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, dummy_y, test_size=0.33, random_state=42)
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)
# 评估模型
scores = model.evaluate(X_test, y_test)
print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))
```
这个例子使用了一个包含8个输入变量、一个隐藏层(12个神经元)和一个输出层(3个神经元)的BP神经网络,数据集中共有3个不同的字符标签需要进行分类。输入数据、标签数据和模型结构都可以根据具体需求进行修改或自定义。
相关推荐
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)