用于英文字母识别的三种人工神经网络的设计((2)
2015-08-21 01:12
导读：3.2BP网络的设计及其识别效果 该网络设计方法在文献[lj中有详细介绍。网络具有35个输人节点和26个输出节点。目标误差为0.0001，采用输人在(0，l)范围内对
3.2BP网络的设计及其识别效果
该网络设计方法在文献[lj中有详细介绍。网络具有35个输人节点和26个输出节点。目标误差为0.0001，采用输人在(0，l)范围内对数S型激活函数两层109519/109519网络，隐含层根据经验选取10个神经元。和单层感知器一样，分别用理想输人信号和带有随机噪声的输人训练网络，得到有噪声训练网络和无噪声训练网络。由于噪声输人矢量可能会导致网络的1或o输出不正确，或出现其他值，所以为了使网络具有抗干扰能力，在网络训练后，再将其输出经过一层竞争网络的处理，使网络的输出只在本列中的最大值的位t为1，保证在其他位置输出为O，其中网络的训练采用自适应学习速率加附加动量法，在MATLAB工具箱中直接调用traingdx。在与单层感知器相同的测试条件下对网络进行性能测试，结果如图3所示。其中虚线代表用无噪声训练网络的出错率，实线代表用有噪声训练网络的出错率。从图中可以看出，在均值为o一0.12之间的噪声环境下，两个网络都能够准确地进行识别。在0.12~0.15之间的噪声环境下，由于噪声幅度相对较小，待识别字符接近于理想字符，故无噪声训练网络的出错率较有噪声训练网络略低。当所加的噪声均值超过。.15时，待识别字符在噪声作用下不再接近于理想字符，无噪声训练网络的出错率急剧上升，此时有噪声训练网络的性能较优.
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