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全部作者: 曾飞 第1作者单位: 武汉理工大学 摘要: 字母和数字识别是汽车牌照实时自动识别的关键技术之1。本文提出1种以标准BP神经网络构造并行神经网络的字母和数字识别方法,用PVM网络组成虚拟并行平台来实现并行神经网络。实验结果证明,该网络具有满意的收敛速度,能在28ms内准确实时的识别车牌字母和数字。 关键词: BP神经网络;并行神经网络;PVM网络 (浏览全文) 发表日期: 2006年04月19日 同行评议:
“基于并行神经网络的车牌字母和数字识别"1文作者选题明确,表达清楚,摘要能概括全文,实验数据真实可靠.该文作为实际工程应用的探讨,是可以在1般的技术性刊物上发表.但离实际应用还相差甚远.也没有做具体的并行硬件实现.因此,建议作者在发表后,是否考虑用硬件平台来实现该算法.
综合评价: 修改稿: 注:同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见,综合评价是综合专家对各要素的评议得出的数值,以1至5颗星显示。