模式识别-bp算法

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1、武汉理工大学《通信工程应用技术课程设计》课程设计说明书课程设计任务书学生姓名：肖遥专业班级：通信1103班指导教师：周建新工作单位：信息工程学院题目:模式识别初始条件：MATLAB软件，模式识别知识要求完成的主要任务:1、利用BP（Back-propagation）网络对于10个阿拉伯数字（用七段码表示）进行训练，将训练好的网络对于污染的数字进行识别。2、要求：学习BP算法；将数字用7维矢量表示；设计BP网络（7输入1输出）；参考matlab神经网络工具箱参考书：[1]周开利，康耀红编著.《神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计》.2006:10-43[2]魏海

2、坤.《神经网络结构设计的理论与方法》.国防工业出版社，2005.9:20-30[3]徐远芳,周旸,郑华.《基于MATLAB的BP神经网络实现研究》[J].微型电脑应用,2006,(08)时间安排：1、理论讲解，老师布置课程设计题目，学生根据选题开始查找资料；2、课程设计时间为2周。（1）确定技术方案、电路，并进行分析计算，时间2天；武汉理工大学《通信工程应用技术课程设计》课程设计说明书（2）选择元器件、安装与调试，或仿真设计与分析，时间6天；（3）总结结果，写出课程设计报告，时间2天。指导教师签名：2014年12月10日系主任（或责任教师）签名：年月日武汉理工大学

3、《通信工程应用技术课程设计》课程设计说明书目录摘要IAbstractII1绪论11.1BP神经网络的介绍11.2神经网络理论的应用12BP神经网络22.1神经网络的定义简介22.2BP网络的特点22.3BP模型的基本原理22.4BP神经网络的训练33基本BP算法的应用53.1基本BP算法公式推导53.2BP网络的设计83.2.1网络的层数83.2.2隐含层的神经元数83.2.3初始权值的选取83.2.4学习速率83.3BP网络学习算法的计算步骤94MATLAB神经网络部分104.1几种BP神经网络中的重要函数和基本功能105程序设计及仿真结果115.1利用BP网络

4、对污染数字的识别115.1.1问题的提出115.1.2将数字矢量表示115.1.3网络的建立125.1.4网络训练125.1.5网络测试13武汉理工大学《通信工程应用技术课程设计》课程设计说明书5.1.6用含噪声和不含噪声的数字样本进行训练135.1.7测量网络容错性145.1.8对污染数字进行识别165.2仿真分析185.2.1隐含神经元数目对仿真的影响：185.2.2传递函数对仿真的影响196心得与体会20参考文献21附录22武汉理工大学《通信工程应用技术课程设计》课程设计说明书摘要随着模式识别技术在当代高科技领域的发展，人工神经网络技术也有了突飞猛进的进步，

5、并在各个领域有了广泛的应用，字符识别是模式识别理论的一个重要应用领域，是实现智能人机接口的重要途径。本文结合神经网络和字符识别做简单的讨论和研究。本文首先说明课题研究的目的和意义，简要介绍了神经网络理论的应用，然后分析了神经网络算法的基本原理，给出经典神经网络算法的具体实现方法，总结神经网络算法的特点，并给出神经网络算法的基本流程。采用Matlab软件编程实现BP神经网络算法，并且将神经网络算法应用于对数字的识别。设计了一个BP网络，利用BP网络对于10个阿拉伯数字（用七段码表示）进行训练，将训练好的网络对于污染的数字进行识别。设计采用单隐层的BP网络，根据设计要

6、求，可以确定样本为7维的输入向量。所以有7个神经元作为输入层。因为网络的输出数据只有一个，则输出层只有1个神经元。网络的训练函数是traingdm。关键词：神经网络，字符识别，BP网络，学习32武汉理工大学《通信工程应用技术课程设计》课程设计说明书AbstractWiththethedevelopmentofpatternrecognitiontechnologyincontemporaryhigh-techfields,Artificialneuralnetworktechnologyhasadvancedbyleapsandboundsofprogress,I

7、nvariousfieldsandhaveawiderangeofapplications,Theoryofcharacterrecognitionisanimportantpatternrecognitionapplications,Intelligentman-machineinterfaceisanimportantway.Inthispaper,characterrecognitionneuralnetworkandsimplediscussionandresearch.Thispaperfirstshowsthepurposeandsignificanc

8、eofre