一、設計思想
字符識別在現代日常生活的應用越來越廣泛，比如車輛牌照自動識別系統，手寫識別系統，辦公自動化等等。本文采用BP網絡對26個英文字母進行識別。首先將待識別的26個字母中的每一個字母都通過長和寬分別爲7×5的方格進行數字化處理，並用一個向量表示。其相應有數據的位置置爲1，其他位置置爲0。
二、程序的調用
本文基於matlab編制了相關程序，代碼比較簡單粗糙，並未深入研究，僅供參考，部分代碼如下所示：
將M文件及相應的字母圖標複製到桌面上。
（一）、打開shibie.m文件，1運行會出現下列提示：請直接按回車鍵正在生成輸入向量和目標向量，請稍等…。2直接按回車鍵，會出現下列提示：輸入向量和目標向量生成結束！請按回車鍵進行神經網絡的訓練。3再按回車鍵，會進行訓練，訓練完畢後會出現下圖所示的結果（圖1）
圖1
（二）、打開shibie2.m文件，1運行會出現下列提示：請輸入測試的圖像2輸入圖形編號如O的爲143，回車。會出現如下圖所示的結果
同理，字母M爲123，其輸出結果爲
三、總結
通過仿真結果可看出，基於BP算法的字母識別其容錯性和識別率相對較高，在有噪聲的情況下訓練其識別出錯率也相應增加，需要進一步改進。
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