基于BP神经网络的手写英文字母识别研究

"这篇硕士学位论文探讨了基于BP神经网络的手写英文字母识别技术，作者是高靓，专业是应用数学，导师是白艳萍。文章介绍了如何利用MATLAB进行图像处理和神经网络训练，以实现高效的手写英文字母识别系统。" 在《学习速率的选择-cadence经典教程》中，主要讨论了BP神经网络训练中不同学习速率算法的影响。MATLAB7.0神经网络工具箱提供了多种改进的BP算法，包括Traingd（标准BP算法）、Traingdm（带有动量项的梯度下降法）、Traingda（自适应学习速率法）以及Traingdx（带有动量项的自适应学习速率法）。在实验中，使用Traingdx算法达到目标误差且迭代次数较少，显示其在训练效率上的优势。 学习速率是BP神经网络训练的关键参数，它决定了每次循环训练中权重更新的幅度。过大的学习速率可能导致网络训练过程不稳定，而过小的学习速率则会延长训练时间，但能确保网络误差逐渐收敛至最小值。通常建议选择较小的学习速率以保持系统稳定。学习速率的合理范围一般在0.01到0.8之间。训练过程可划分为两个阶段：初期的粗学习阶段，学习速率通常大于0.5，使得权重快速探索可能的解决方案空间；后期的细调整阶段，学习速率减小，专注于微调权重以优化网络性能。 在《基于BP神经网络的手写英文字母识别》研究中，高靓利用MATLAB的imread.m函数读取并处理手写英文字母图像，通过定制的归一化算法将28x28像素图像转化为10x14像素，然后用逐像素特征提取方法提取字母特征。这些特征向量被用作神经网络的输入。论文选择了520幅样本进行网络训练，其余520幅用于测试。实验表明，基于BP神经网络的识别系统能够有效地识别与训练样本相似的手写英文字母，同时具有一定的抗干扰和形变能力，适用于字符识别的相关应用。 关键词涉及：图像处理、模式识别、特征提取、手写体字符识别、BP神经网络。该研究不仅展示了BP网络在字母识别中的应用，还提供了设计过程、方案和部分源代码，为相关领域的研究提供了参考。