改进PSO神经网络提升手写汉字识别精度

本文主要探讨了在2007年的科学研究中，针对手写体汉字识别领域存在的传统神经网络训练算法容易导致网络过早收敛的问题，作者郭志涛、袁金丽、张秀军和范书瑞提出了一个创新的方法，即利用改进的粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法来提升神经网络的性能。PSO是一种模仿鸟群觅食行为的计算优化算法，通过群体协作寻找最优解。 在这个研究中，关键的改进在于自适应惯性权值的设计。传统的PSO算法中，惯性权值是一个固定值，但在本文中，作者将其改为随时间变化的策略，使得粒子在搜索过程中能够根据当前情况灵活调整速度，避免陷入局部最优，从而避免了网络过早收敛。他们将汉字样本的笔画数量信息和分布信息作为特征向量，这些特征能够捕捉到汉字的独特结构和书写特性，有助于提高识别的准确性。 作者们采用这种改进的PSO神经网络对大量的手写汉字样本进行分类，并将其与传统的BP（Backpropagation）神经网络进行了对比实验。实验结果显示，自适应惯性权值的PSO算法显著提高了网络的训练精度，使得手写体汉字的识别正确率有了显著提升。这不仅提升了识别效率，还提高了识别的鲁棒性，对于实际应用中的手写汉字识别系统具有重要的理论价值和实践意义。 这项研究在优化神经网络训练方法、特征选择以及避免过早收敛问题上取得了突破，为手写体汉字识别技术的发展提供了新的思路和工具。它不仅推动了计算机视觉和人工智能领域的前沿进展，也为其他领域，如文档自动化处理和智能输入设备，提供了有效的技术支持。