基于ART1网络的字符识别器①.PDF

计 算 机 系 统 应 用 2014 年 第 23 卷 第 12 期 ① 基于 ART1 网络的字符识别器 1,2 1 1 杨 戈 , 莫青青 , 黄 静 1(北京师范大学珠海分校 信息技术学院, 珠海 519087) 2(北京大学深圳研究生院 深圳物联网智能感知技术工程实验室, 深圳 518055) 摘 要: 通过标准自适应共振理论神经网络(Adaptive Resonance Theory, ART), 设计和实现了一个字符识别器, 针对标准的 ART1 网络存在的不足, 即网络的学习不稳定, 对样本输入顺序比较敏感等问题, 给出了改进方法, 用 C 语言实现了这 2 种字符识别器, 实验结果表明这 2 种字符识别器能够对不同的字符进行识别, 改进方法比基 于标准 ART1 网络具有更好的稳定性. 关键词: 人工神经元网络; 自适应共振理论; ART1; C 语言 Character Recognizer Based on ART1 Network 1,2 1 1 YANG Ge , MO Qing-Qing , HUANG Jing 1(College of Information Technology, Beijing Normal University (Zhuhai Campus), Zhuhai 519087, China) 2(Engineering Lab on Intelligent Perception for Internet of Things (ELIP), Shenzhen Graduate School, Peking University, Shenzhen 518055, China) Abstract: Adaptive Resonance Theory (ART) neural network is analyzed in this paper. A character recognizer is designed and implemented based on the standard ART1 network, aiming at the shortcomings of the standard ART1 network, which concludes the unstablity of network learning and the over sensitiveness to the input sample sequence. This paper gives a method to improve the implementation in C 2 kind of identifier. Experimental validation of these two character recognizer can identify the different character. The improvement method based on standard ART1 network has better stability. Key words: artificial neural network; adaptive resonance theory; ART1; C language 1 绪论 的方法也就不尽相同, 因此图像字符识别的研究仍具 人工神经网络作为一门新兴的信息处理交叉科学, 有理论和实践意义. 由于人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及功能的 自适应共振理论(ART), 一种竞争型的神