BP神经网络识别英文字符

资 源 简 介

BP神经网络识别英文字符

详 情 说 明

BP神经网络是一种经典的前馈神经网络，常用于模式识别任务。在英文字符识别场景中，通过构建包含输入层、隐含层和输出层的网络结构来实现特征学习和分类。

对于输入层，通常将字符图像进行预处理并提取特征向量，如将图像分割为8x8网格后转换为64维向量（示例代码中简化为8维）。隐含层采用14个神经元来学习字符的抽象特征，而输出层通过1个神经元进行二分类判断（可扩展为多个神经元支持多分类）。

训练过程采用误差反向传播算法，核心步骤包括：正向传播计算输出值、计算输出误差、反向调整权值和阈值。示例中使用了60000个训练样本，通过多次迭代使网络收敛。训练好的权值和阈值可以持久化存储，避免重复训练。

识别阶段只需加载预训练参数，将待识别字符的特征向量输入网络进行前向计算即可得到分类结果。该方法的优势在于能自动学习字符特征，但需要注意网络结构设计和训练数据规模对识别效果的影响。