【摘 要】
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随着只能信息处理技术的快速发展,用计算机替代人来完成一些工作是今后一个重要的发展方向,而手写体数字识别就是其中的一个典型代表。如何应用计算机来智能化的进行手写体数
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随着只能信息处理技术的快速发展,用计算机替代人来完成一些工作是今后一个重要的发展方向,而手写体数字识别就是其中的一个典型代表。如何应用计算机来智能化的进行手写体数字的分类识别,提高识别准确率及效率成为了该领域研究的一个重要目标。人工神经网络基于其强大的逼近效果和非线性处理能力,使得其在预测和分类识别等领域得到了非常广泛的应用。但是传统神经网络在手写体数字分类识别中,一般采用图像像素个数作为网络输入层神经元,造成整个网络神经元数目的过多,从而导致了学习时间的过长和效率的低下。本文根据传统神经网络存在的这些问题,根据主成分分析方法可以在降低维度的同时,保持原样本数据主要信息的作用,应用PCA神经网络对手写体数字进行了分类识别,将原样本数据从784维分别降至10、40、50、58维,隐含层神经元个数为30和100,然后从学习时间、学习效率以及分类准确率三个方面与原样本进行了比较分析。最后通过分析,神经网络输入从784维降至50维左右,具有与784维同等程度的准确率,且网络学习速度大大提高。在隐含层神经元个数为30的情况下,学习耗时减少87秒,效率提高了50%,最高准确率提高了0.06%。在隐含层神经元个数为100的情况下,学习耗时减少了556秒,效率提高了83.2%,最高准确了提高了-0.41%,证明了方法的有效性。
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