【摘 要】
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该文以交通运输管理系统中的车牌自动识别中的车牌分割部分作为研究对象,利用神经网络理论,实现基于色彩的车牌自动分割.该文首先介绍了智能交通系统的含义和传统的数字图像
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该文以交通运输管理系统中的车牌自动识别中的车牌分割部分作为研究对象,利用神经网络理论,实现基于色彩的车牌自动分割.该文首先介绍了智能交通系统的含义和传统的数字图像分割理论和神经网络理论,在与利用传统的数字图像分割理论进行车牌分割对比的基础上,提出利用神经网络的联想性和记忆性进行基于色彩的车牌分割.但是神经网络的经典BP算法具有的局部极小易陷性,容易使得网络对样本的学习不够充分;为此笔者利用广义误差函数对传统的BP算法的误差函数进行了改进,加快了原有算法的学习速度,改善了其局部极小易陷性;实验结果表明改进的算法的有效的.神经网络的收敛速度得到了提高,并且对于一定程度上的噪声信号具有抵抗力.
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