Kennzeichen erkennungs system Architektur-Tiger wong

Das Kennzeichen erkennungs system übernimmt ein zwei schicht iges neuronales Feedforward-Netzwerk. Laut Selbst text analyze ist die Kennzeichen erkennung ein kleines Klassifizierung problem. Das neuronale Netzwerk mit einer versteckten Schicht kann sich einer beliebigen nichtlinearen Zahl nähern. Daher wird nur ein zwei schicht iges neuronales Netzwerk benötigt, um Zeichen zu erkennen. Da die Zeichen auf dem Nummern schild je nach Situation in chinesische Schrift zeichen, Buchstaben und Zahlen unterteilt sind, werden in diesem Papier vier neuronale Netze entworfen, nämlich ein neuronales Netzwerk mit chinesischem Schrift zeichen, ein neuronales Buchstaben netzwerk, ein digitales neuronales Netzwerk sowie ein neuronales Netzwerk mit Buchstaben-und Zahlen entladung. Jedes Pixel im normalisierten Zeichen h-Bild wird als Eingabe des neuronalen Netzwerks verwendet. Die einheitliche Größe des Zeichens beträgt 32*16, sodass insgesamt 512 Eingaben vorhanden sind. Die Anzahl der neuronalen Ausgangs knoten wird durch die Anzahl der Kategorien des zu klassifizieren den Problems bestimmt. Für das chinesische Schrift zeichen netzwerk gibt es 31 chinesische Schrift zeichen für die Abkürzungen von Provinzen, Gemeinden direkt unter der Zentral regierung und dem Distrikt Baizhi, 13 chinesische Schrift zeichen für Militär fahrzeuge und 51 chinesische Schrift zeichen für Botschaften, Konsulate, temporäre Autos und Reisebusse. Die Anzahl der Ausgabe knoten des chinesischen Zeichen netzwerks beträgt 51; Die Nummer ist von. Bis 9 gibt es zehn digitale Netzwerke. Die Problem lösung in diesem Artikel bezieht sich auf das Gewicht und die Schwelle des Netzwerks, dh der Zweck des Netzwerk trainings besteht darin, eine optimale Kombination von Gewicht und Schwelle zu finden. Im Allgemeinen verwendet das Kennzeichen erkennungs system die = binäre Codierung methode, aber das Kennzeichen erkennungs system enthält viele Parameter und erfordert eine hohe Genauigkeit. Die Genauigkeit der binären Codierung ist durch die Chromosomen länge begrenzt. In diesem Papier wird die reale Zahlen codierung übernommen, einerseits erfüllt sie die Genauigkeit sanford rungen, andererseits ist die Problem codierung bedeutung klar. 03 Es ist notwendig, aus gezeichnete Eltern für verschiedene genetische Operationen auszuwählen, Es muss einen Standard geben. Der genetische Algorithmus basiert auf der Fitness funktion. In diesem Thema ist der Fehler der grundlegende Standard, um das individuelle Gut und Böse zu messen. Je kleiner der Fehler ist, desto höher ist die individuelle Fitness. Im Gegenteil, je größer der Fehler, desto schlechter die individuelle Fitness.