基于BP神经网络的手写大写英文字母识别研究

"本文是一篇关于基于BP神经网络的手写英文字母识别的硕士学位论文，由高靓撰写，专业是应用数学，指导教师为白艳萍。研究主要集中在手写体大写英文字母的识别，利用BP神经网络进行模型构建和训练。" 本文深入探讨了光学字符识别（OCR）技术，特别是在手写体英文字母识别领域的应用。首先，介绍了OCR技术的当前发展状态、常用识别方法以及面临的技术挑战。接着，论文详细阐述了人工神经网络的基础知识，特别是BP神经网络模型，包括神经元结构、激活函数、学习算法以及误差反向传播的原理。作者选择BP神经网络作为手写体英文字母识别的核心技术。 在字符识别和图像处理方面，论文讲解了基本概念和方法，如图像预处理，以及MATLAB图像处理工具箱的使用。在第四章，作者具体描述了字母样本图像的预处理步骤，包括图像保存、批量读取和归一化处理，将28x28像素的图像转化为10x14像素的标准尺寸。 第五章中，构建了基于BP神经网络的手写体大写英文字母识别模型，讨论了网络结构的选择，如输入层、输出层和隐藏层节点数量的确定，以及学习速率和期望误差的选择。通过实验，确定隐藏层神经元数量为30，以确保网络的收敛性和识别效果。 第六章详细介绍了BP神经网络模型的训练过程，包括系统程序的实现和模型准确性的分析。实验结果显示，该系统在MATLAB环境下进行仿真实现，能有效识别与训练样本相似的字符，具有一定的抗干扰和形变能力。 文章的创新点在于： 1. 应用了逐像素特征提取方法对手写体大写英文字母进行识别。 2. 提出了一种统一的归一化算法，将不同尺寸的字母图像标准化到统一大小。 3. 设计并实现了基于BP神经网络的手写体大写英文字母识别系统，通过实验确定了最佳的隐藏层神经元数量。 关键词包括图像处理、模式识别、特征提取、手写体字符识别和BP神经网络。该研究对于理解手写体字符识别的机制，以及优化神经网络模型在这一领域的应用具有重要价值。