基于BP神经网络的手绘电路图形符号识别技术

摘要：

首先介绍了手绘电路图形符号扫描输入和图像信息去噪压缩处理方法,并离散化成标准的二维矩阵形式.然后引入一个三层前馈型BP神经网络,采用Delta迭代训练算法,学习图像矩阵输入与元件符号输出之间的映射关系,并着重阐述了神经网络学习的过拟合问题.最后通过MATLAB编程仿真和交叉验证表明,提出的BP神经网络结构及其训练算法合理、有效和实用.

关键词：手绘电路图形符号、BP神经网络、模式识别、MATLAB

所属期刊栏目：38

分类号：TP183;TP391.41(自动化基础理论)

在线出版日期：2009-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：47-50