改进RPROP算法在数字字符识别中的应用

"本文主要探讨了改进的BP神经网络在数字字符识别中的应用，通过引入局部自适应算法RPROP，提高了识别效率和准确性。作者强调了数字字符识别在模式识别领域的基础地位及其在实际应用中的重要性，如邮政编码自动识别系统。文中提到了传统的BP神经网络的学习过程，并指出其在学习速度和平均误差方面的不足，然后介绍了一种改进的算法以增强网络的容错能力。实验结果表明，改进的算法能够有效地识别训练样本，改善了传统方法的缺点。" 在数字字符识别中，传统的BP（Backpropagation）神经网络是一种常用的方法。BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成，通过反向传播算法调整权重来优化网络性能。然而，BP网络存在学习速度慢、易陷入局部最小值以及对噪声敏感等问题。为了解决这些问题，作者提出了一种改进的学习算法——RPROP（Resilient Propagation）。RPROP算法在每个神经元的权重更新中采用了局部自适应策略，根据梯度的符号变化来调整学习率，这样可以更快地收敛并减少过拟合。 数字字符识别通常涉及特征提取阶段，这是模式识别的关键步骤。特征提取包括形状、纹理、结构等特性，以便将字符转化为适合神经网络处理的数值表示。在BP网络中，这些特征作为输入传递到网络，经过多层非线性变换，最终在网络的输出层得到识别结果。 文章提到，尽管过去已经有许多识别方法，如基于结构特征和统计特征的方法，但还没有哪种方法能实现完美的识别效果。神经网络，尤其是BP网络，由于其强大的分类能力、并行处理能力和自我学习能力，成为一种有吸引力的解决方案。RPROP算法的引入进一步增强了网络的性能，提高了识别的准确性和速度。 实验结果显示，改进的BP神经网络算法在识别训练样本时表现出色，不仅有效地完成了识别任务，还弥补了传统BP网络学习速度慢和平均误差大的缺陷。这表明，结合现代神经网络技术与特征提取策略，可以提升数字字符识别系统的整体性能，对于实际应用，如自动识别系统，具有重要的实用价值。