第一，設(shè)計思想

字符識別在現(xiàn)代日常生活中的應(yīng)用越來越廣泛，如車輛牌照自動識別系統(tǒng)、手寫識別系統(tǒng)、辦公系統(tǒng)等。本文使用BP網(wǎng)絡(luò)識別26個英文字母。首先，通過長度和寬度，將待識別的26個字母中的每個字母分別為7個×五個方塊進行數(shù)字化處理，并用一個向量表示。相應(yīng)的數(shù)據(jù)位置為1，其它位置為0。

第二，調(diào)用流程

本文以matlab為基礎(chǔ)，編制了相關(guān)程序，代碼相對簡單粗糙，沒有深入研究，僅供參考，部分代碼如下：

在桌面上復(fù)制M文檔和相應(yīng)的字母圖標。

（一）、打開shibie.m文檔，1運行時會有以下提醒:請直接按回車鍵生成輸入向量和目標向量，請稍等。2直接按回車鍵，會有以下提醒:輸入向量和目標向量生成結(jié)束！請按下回車鍵練習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。3.再次按下回車鍵，練習(xí)。訓(xùn)練結(jié)束后，會有下圖所示的結(jié)果(圖1)

圖1

（二）、打開shibie2.m文檔，1運行時會有以下提醒:請輸入測試圖像2，輸入圖形號，如O，為143，返回汽車。會有如圖所示的結(jié)果。

字母M也是123，其輸出結(jié)果是123。

三、總結(jié)

通過模擬結(jié)果可以看出，基于BP算法的字母識別具有相對較高的容錯性和準確性，在有噪音的情況下訓(xùn)練其識別錯誤率也相應(yīng)增加，需要進一步提高。

最后，有編程相關(guān)需求，歡迎通過微信微信公眾號聯(lián)系我們。

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