T L 字母识别 BP网络 改进的动量项法

资 源 简 介

T L 字母识别 BP网络 改进的动量项法

详 情 说 明

在模式识别领域，BP神经网络常被用于解决字符识别问题。针对T和L字母的识别任务，传统BP算法存在收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺陷。改进的动量项法通过引入历史梯度信息来加速收敛，具体表现为在权值调整时不仅考虑当前梯度，还会叠加前次更新量的衰减值。

对于T/L字母的二分类场景，输入层通常接受字符图像的像素矩阵（如二值化后的16×16网格），隐含层通过Sigmoid函数激活。改进动量项的核心在于动态调整动量系数——当连续两次梯度方向相同时增大系数以加速下降，方向相反时减小系数避免振荡。这种策略能显著提升网络对字母边缘特征的捕捉能力，尤其适用于T（横竖交叉）和L（直角转折）这类结构差异明显的字符识别。

实验表明，相比标准BP算法，采用改进动量项的网络训练周期可缩短30%以上，且对噪声干扰的鲁棒性更强。后续可结合自适应学习率策略进一步优化，或引入卷积层提取更高级的拓扑特征。