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重庆大学学报 (自然科学版) 1999年60
只需将它编为3bit的特征码即可。它可表
示的宽度比范围为1～8倍。如果大于8倍
仍用8表示。这样的表达法对字符识别是足
够了。这里1～8送入神经网络时,被表示为
000～111与普通的二进制数并不相同。这一
点却无须对网络说明,因为网络在训练时,已图1 交叉点特征的表示
隐含地说明了包括这一概念在内的所有事
情。对交叉点特征,规定了这样一种表达方法:
其中,交叉点个数:表示某类交叉点(起点Π终点,三交叉点和四交叉点)在本字符中出现的次数。这些交叉点的个数一般不会大于4.所以2bit足以表示。
交叉点位置:表示某类交叉点在字符中出现的位置。4×4的区域,每一区域用1bit表示。交叉点出现在这1616位编码中的某一位置1来表示。
通过这种表示法可将3类交叉点用(=。
2 算法实现
用图2隐层)的三层BP网络来介绍BP算法的实现。图2中,输入层、N、L和M.输入为x0,x1,…,xN-1;中间层输出为h0,h1,…,hL-1;y0,y1,…,yM-1;d0,d1,…,dM-1表示训练样本期望输出。输入单元i到中间单元j的权值为vij,中间单元j到输出单元k的权值为wjk.用θk和ψj来分别表
示输出单元和中间单元的阀值。
图2 具有一个隐层的三层BP网络
于是,中间层各单元的输出为:
N-1
hj=fi=0∑vxij
jki-φj(1) 输出层各单元的输出为:L-1yk=fj=0∑whj-θk(2)
网络训练过程为:
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