粗糙模糊神经网络识别器在车牌字符识别中的高效应用

"结合粗糙集和模糊神经网络的识别器模型在车牌字符识别中的应用提高了识别效率和准确性。" 本文详细探讨了一种创新的识别技术，即粗糙模糊神经网络识别器，该技术综合了粗糙集理论与模糊神经网络的优势。粗糙集理论是一种处理不确定性和不完整性数据的有效工具，而模糊神经网络则擅长处理模糊边界和非线性问题。作者赵晓霞通过将这两者结合，构建了一个新的识别器模型，旨在提高识别系统的性能。 首先，模型依据粗糙集理论对训练样本进行处理，包括建立决策表、离散化决策表、约简决策表以及提取分类规则。决策表是数据分类的基础，离散化可以减少冗余信息，约简决策表则能减少处理复杂度，而分类规则有助于简化决策过程。这些步骤在预处理阶段完成，为神经网络的训练提供了优化的输入。 粗糙模糊神经网络识别器的结构包含输入层、两个隐藏层和输出层。输入层的神经元数量由决策表的约简结果决定，这使得网络能够处理关键特征。两个隐藏层的设计是为了适应复杂的非线性关系，其神经元数量基于离散结果和分类规则。输出层的神经元数目则对应于决策属性，确保了对不同类别进行准确的判断。 实验部分，该识别器被应用于车牌字符识别任务，对比了粗糙集规则匹配识别方法和传统的BP神经网络识别方法。结果显示，粗糙模糊神经网络识别器的识别率相比于粗糙集规则匹配方法提升了18%，相对于BP神经网络方法提高了2.7%。这表明，结合粗糙集和模糊神经网络的识别器在处理实际问题时，具有更高的识别精度和效率。 该研究为处理复杂和不确定性的识别问题提供了一种新思路，特别是在字符识别领域。通过粗糙集的预处理和模糊神经网络的学习能力，该模型能更好地适应现实世界的复杂性，从而提高识别系统的整体性能。这一工作对于后续的模式识别、图像处理以及其他领域的研究具有重要的参考价值。