王永亮

(山西大同大学浑源师范分校，山西 浑源 037400)

0 引言

阿拉伯数字作为唯一一种世界各国的通用符号，为每个国家每个地区的研究人员提供了发挥智慧的平台，使他们在数据的搜集以及处理等方面更加方便快捷，促进各国合作，进行更深刻的理论研究。并且，它在许多方面都有着广泛的实践作用，例如：统计数据的报告，金融方面的报表，对信封上邮编的识别，对车牌号码的精确识别等方面[1-3]。先前不少学者已经对神经网络做了大量的研讨，BP神经网络也因此而备受青睐。人们调查其系统实时性，研究其识别效果，更改其初始的权值以加快其收敛速度，探索最佳隐层节点数以提高网络，利用BP网络的优势正确地识别数字[4-8]。

论文主要分析的是BP(Back Propagation)神经网络运用于数字识别中处理问题的能力效果。研究其训练网络所用参数，进行分析比对，选用最合适、效果最好的参数进行最终测试，通过MATLAB这个强大的实验平台，对实验过程进行真实仿造和还原，从而验证BP网络运用于数字识别的可行性与有效性。

1 BP神经网络在数字识别中的应用

1.1 数字识别

数字识别是字符识别的一种，这里主要是运用BP神经网络对0，1，2，3，4，5，6，7，8，9这十个阿拉伯数字进行精确的识别。

数字识别通常都会分为好几个过程，以便按部就班地进行，减少差错和失误，而数字识别在神经网络中的进程大致分为数字输入、预处理、特征提取、模式匹配、判决、识别6个过程。

1.2 问题描述

设计一个适当的BP神经网络，要求可以正确识别10个阿拉伯数字，当它们在受到一定的噪声干扰影响时，也可以较好地进行识别。……