基于某某BP神经网络地手写数字识别实验报告材料

基于BP神经网络的手写数字识别手写数字识别是一项十分重要的计算机技术，它在图像识别、自然语言处理、人工智能等众多领域有着广泛的应用。

本文将介绍一种基于BP神经网络的手写数字识别方法。

1. BP神经网络简介BP神经网络是一种常见的人工神经网络模型，它由输入层、隐含层和输出层组成。

每个神经元都由一个非线性函数进行激活，从而产生相应的输出。

BP神经网络的学习过程使用反向传播算法（Back Propagation）进行优化，通过不断更新权值和偏置项，使得网络能够学习到输入与输出之间的关系。

2. 数据集介绍手写数字识别数据集是机器学习领域中的经典数据集之一。

该数据集由MNIST官网提供，包含60000张28x28的训练图像和10000张28x28的测试图像，每张图像都标注了相应的手写数字。

3. 特征提取与数据预处理在进行手写数字识别时，需要将图像转化为数字特征向量。

这里使用了直接将每个像素值作为特征的方法，将28x28的图像转化为784维的特征向量。

为了避免过拟合，还需要对数据进行预处理，包括归一化、降噪等操作。

本文使用的方法是将图像像素值从0-255缩放到0-1之间，同时采用高斯滤波对图像进行降噪处理。

在构建BP神经网络模型时，需要确定网络的层数、每层的神经元数、学习率等超参数。

由于该数据集比较简单，这里采用了一个简单的三层神经网络模型，其中隐含层有50个神经元，输出层有10个神经元，分别代表数字0-9。

此外，为了避免过拟合，还使用了Dropout方法进行正则化。

5. 训练模型与测试模型训练模型时，采用随机梯度下降算法进行优化，每次迭代使用一个随机的batch数据进行训练。

在训练过程中，还记录并输出模型的训练集和测试集准确率。

测试模型时，输入测试数据，并将输出结果与真实标签进行比较，计算模型的准确率和混淆矩阵。

在该数据集上，该方法的准确率可以达到98%以上。

6. 总结与展望本文介绍了一种基于BP神经网络的手写数字识别方法，该方法具有较高的准确率和稳定性。

基于BP神经网络的字符识别技术研究的开题报告1. 研究背景与意义随着计算机技术的发展，字符识别技术的研究也越来越受到关注。

字符识别技术的应用范围广泛，如文字识别、图像处理、手写签名等领域。

其中，基于BP神经网络的字符识别技术受到了广泛关注。

BP神经网络具有强大的学习和归纳能力，可以自适应地进行模式识别和分类，因此被广泛应用于字符识别领域。

本论文旨在研究基于BP神经网络的字符识别技术，提高字符识别的准确率和稳定性，扩展其应用范围，具有一定的理论和实际应用意义。

2. 研究内容和目标本论文的研究内容主要包括以下几个方面：(1) BP神经网络字符识别原理的分析和研究(2) BP神经网络参数设置和训练过程的优化(3) 实现基于BP神经网络的字符识别系统，并进行实验验证目标是实现一个高效、准确、稳定的字符识别系统，提高字符识别的准确率和稳定性，拓展其应用范围，为相关领域的应用提供一定的理论和实际支持。

3. 研究方法本论文主要采用理论和实验相结合的方法，具体研究方法包括：(1) 分析和研究BP神经网络字符识别原理，探讨其优点和不足之处；(2) 从网络结构、学习率、激活函数等方面优化BP神经网络训练过程；(3) 收集符合该研究对象的数据集，进行网络训练和实验验证；(4) 对实验结果进行比较分析，并提出进一步改进的建议。

4. 预期成果(1) 对基于BP神经网络的字符识别技术原理进行深入探讨，提出相应的优化策略；(2) 实现基于BP神经网络的字符识别系统，并对实验结果进行分析；(3) 提高字符识别的准确率和稳定性，拓展其应用范围；(4) 对字符识别技术研究提供一定的理论和实践支持。

5. 研究计划与进度安排本论文的研究周期为一年，具体的进度安排如下：第一、二个月：对BP神经网络字符识别原理进行分析，撰写相关文献综述。

第三、四个月：从网络结构、学习率、激活函数等方面优化BP神经网络训练过程。

第五、六个月：收集符合该研究对象的数据集，进行网络训练和实验验证。

基于BP神经网络的手写数字识别手写数字识别是人工智能领域中一个重要的研究方向。

它是指通过计算机对手写数字的图像进行识别和分类，从而实现对手写数字的自动识别。

BP神经网络是一种常用的模式识别方法，可以应用于手写数字识别任务中。

BP神经网络，全称为反向传播神经网络，是一种多层前馈神经网络。

其核心思想是通过训练来调整网络中连接权重的值，从而实现对输入模式的分类和识别。

BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中每个神经元与其他层的神经元相连。

手写数字识别任务的基本步骤如下：1. 数据预处理：需要对手写数字图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化、降噪等操作。

这样可以使得输入的图像数据更加规范化，便于网络的学习和训练。

2. 网络的构建：根据手写数字识别的需求，设计一个合适的BP神经网络结构。

一般来说，输入层的神经元数量与图像的像素数量相等，隐藏层的神经元数量可以根据实际情况进行设置，输出层的神经元数量一般为10，对应于0-9这10个数字的分类。

3. 训练网络：通过反向传播算法对网络进行训练。

随机初始化网络中的连接权重，并将输入的样本数据通过网络前向传播，得到网络的输出结果。

然后，计算输出结果与样本标签之间的误差，并根据误差调整网络中的连接权重。

通过多次迭代训练，直到网络的输出结果与样本标签的误差达到预定的阈值或者收敛。

4. 测试与评估：使用测试集对训练好的网络进行测试，并评估网络的性能。

可以计算识别准确率、召回率、精确率等指标，来评估网络的性能。

手写数字识别任务是一个典型的图像分类问题，其难点主要在于图像的非结构化和特征的高度变异性。

BP神经网络通过多次迭代训练，不断调整网络中的连接权重，可以逐渐提高网络的分类性能和准确度。

BP神经网络也存在一些问题，如容易陷入局部极小值、训练时间较长等。

为了提高手写数字识别任务的性能，可以采用一些改进的方法，如卷积神经网络（CNN）。

卷积神经网络通过引入卷积层和池化层，可以自动提取图像的局部特征，从而提高网络的特征表示能力和分类准确率。

BP神经网络实验报告一、引言BP神经网络是一种常见的人工神经网络模型，其基本原理是通过将输入数据通过多层神经元进行加权计算并经过非线性激活函数的作用，输出结果达到预测或分类的目标。

本实验旨在探究BP神经网络的基本原理和应用，以及对其进行实验验证。

二、实验方法1.数据集准备本次实验选取了一个包含1000个样本的分类数据集，每个样本有12个特征。

将数据集进行标准化处理，以提高神经网络的收敛速度和精度。

2.神经网络的搭建3.参数的初始化对神经网络的权重和偏置进行初始化，常用的初始化方法有随机初始化和Xavier初始化。

本实验采用Xavier初始化方法。

4.前向传播将标准化后的数据输入到神经网络中，在神经网络的每一层进行加权计算和激活函数的作用，传递给下一层进行计算。

5.反向传播根据预测结果与实际结果的差异，通过计算损失函数对神经网络的权重和偏置进行调整。

使用梯度下降算法对参数进行优化，减小损失函数的值。

6.模型评估与验证将训练好的模型应用于测试集，计算准确率、精确率、召回率和F1-score等指标进行模型评估。

三、实验结果与分析将数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集，分别进行模型训练和验证。

经过10次训练迭代后，模型在测试集上的准确率稳定在90%以上，证明了BP神经网络在本实验中的有效性和鲁棒性。

通过调整隐藏层结点个数和迭代次数进行模型性能优化实验，可以发现隐藏层结点个数对模型性能的影响较大。

随着隐藏层结点个数的增加，模型在训练集上的拟合效果逐渐提升，但过多的结点数会导致模型的复杂度过高，容易出现过拟合现象。

因此，选择合适的隐藏层结点个数是模型性能优化的关键。

此外，迭代次数对模型性能也有影响。

随着迭代次数的增加，模型在训练集上的拟合效果逐渐提高，但过多的迭代次数也会导致模型过度拟合。

因此，需要选择合适的迭代次数，使模型在训练集上有好的拟合效果的同时，避免过度拟合。

四、实验总结本实验通过搭建BP神经网络模型，对分类数据集进行预测和分类。

一、实验背景随着人工智能技术的飞速发展，神经网络作为一种强大的机器学习模型，在各个领域得到了广泛应用。

为了更好地理解神经网络的原理和应用，我们进行了一系列的实训实验。

本报告将详细记录实验过程、结果和分析。

二、实验目的1. 理解神经网络的原理和结构。

2. 掌握神经网络的训练和测试方法。

3. 分析不同神经网络模型在特定任务上的性能差异。

三、实验内容1. 实验一：BP神经网络（1）实验目的：掌握BP神经网络的原理和实现方法，并在手写数字识别任务上应用。

（2）实验内容：- 使用Python编程实现BP神经网络。

- 使用MNIST数据集进行手写数字识别。

- 分析不同学习率、隐层神经元个数对网络性能的影响。

（3）实验结果：- 在MNIST数据集上，网络在训练集上的准确率达到98%以上。

- 通过调整学习率和隐层神经元个数，可以进一步提高网络性能。

2. 实验二：卷积神经网络（CNN）（1）实验目的：掌握CNN的原理和实现方法，并在图像分类任务上应用。

（2）实验内容：- 使用Python编程实现CNN。

- 使用CIFAR-10数据集进行图像分类。

- 分析不同卷积核大小、池化层大小对网络性能的影响。

（3）实验结果：- 在CIFAR-10数据集上，网络在训练集上的准确率达到80%以上。

- 通过调整卷积核大小和池化层大小，可以进一步提高网络性能。

3. 实验三：循环神经网络（RNN）（1）实验目的：掌握RNN的原理和实现方法，并在时间序列预测任务上应用。

（2）实验内容：- 使用Python编程实现RNN。

- 使用Stock数据集进行时间序列预测。

- 分析不同隐层神经元个数、学习率对网络性能的影响。

（3）实验结果：- 在Stock数据集上，网络在训练集上的预测准确率达到80%以上。

- 通过调整隐层神经元个数和学习率，可以进一步提高网络性能。

四、实验分析1. BP神经网络：BP神经网络是一种前向传播和反向传播相结合的神经网络，适用于回归和分类问题。

数字图像处理与识别实验报告实验题目：手写数字识别实验目的：使用神经网络图像识别方法对鼠标滑动输入的手写数字进行训练和识别，使计算机能够识别0~9十个数字。

了解机器学习和神经网络原理并且将其应用在图像处理识别中。

实验方法：基于反向传播（BP）神经网络方法BP拓扑网络结构：BP网络包含输入层、隐含层和输出层，每层包含了许多并行运算的神经元，层与层之间的神经元采用全互连方式，当样本输入网络后，各神经元的激励值由输入层经各隐含层向输出层传播。

然后计算目标输出与实际输出的误差，并按照误差减小的方向，从输出层逐层修正各连接权值，最后回到输入层，如此反复直到达到期望的输出。

这种信息的正向传递和误差的反向传播过程，就是BP网络每一层权值不断调整过程，也就相当于网络的学习过程。

它的实质是计算误差信号的最小值，采用的是梯度下降算法，按误差函数的负梯度方向修改权值。

本实验中可以将训练与测试同步结合起来，测试的过程中也在不断的学习。

本次实验采用的是神经网络中的监督式学习，也就是说外部环境有一个监督元。

它能为一组输入提供期望得到的输出，系统可以根据实际输出与目标输出的差值反馈给权重来调节权重的值，这一差值也就是误差信号。

在试验中，系统每次做出一个预测，会提问你预测的是否正确，若正确则不用对参数进行重新训练，若错误，则需要输入正确的值，系统对参数进行训练，这就是一个监督学习的方式。

基于BP神经网络的数字识别算法步骤为：a.初始化神经单元参数。

包括输入层、隐藏层和输出层节点数量，本次实验的输入层是400（20×20的灰度值），隐藏层是26，输出层是10，设置最大迭代次数为50.b.加载训练数据集。

将已经训练过的数字图像数据导入进来。

我输入的是一个20×20像素的手写数字图像，将其转化为灰度图，取400个像素值作为输入层的值。

实验中需要大量的训练数据，对神经网络中的参数进行训练。

本实验，下图为输入的黑白手写数字图像。

基于神经网络的数字识别系统一、实验目的通过对本系统的学习开发，对计算机人工智能和神经网络有一定的认识，了解人工智能和网络神经学习的基本方法和思路。

构建BP网络实例，熟悉前馈网络的原理及结构。

二、实验原理反向传播网络(Back propagation Network，简称BP网络)是对非线形可微分函数进行权值训练的多层前向网络。

BP网络可以看作是对多层感知器网络的扩展，即信息的正向传播及误差数据的反向传递。

BP网络主要可以应用于模式分类、函数逼近以及数据压缩等等。

这里使用了一种较为简单的BP网络模型，并将其应用于一个实例：数字0到9的识别。

反向传播(BP)算法是一种计算单个权值变化引起网络性能变化值的较为简单的方法。

BP算法过程从输出节点开始，反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正。

BP网络不仅含有输入节点和输出节点，而且含有一层或多层隐(层)节点。

输入信号先向前传递到隐节点，经过作用后，再把隐节点的输出信息传递到输出节点，最后给出输出结果。

网络拓扑结构三、实验条件1.执行环境在装有Visual C++ 6.0运行库的Windows XP系统上运行。

2.编译环境Microsoft Visual C++ 6.0 。

3.运行方式该程序的可执行文件名为：LwNumRec.exe双击运行进入操作界面：然后进入具体的操作：（1）训练网格首先，打开图像（256色）：其次输入归一化宽度与高度：再次对Bp网络参数进行设置：最后进行训练，并输出训练结果：（2）进行识别首先，打开图像（256色）；其次输入归一化宽度与高度；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”（相当于手动逐步执行步骤1～8）；处理后结果：最后，点击“识”或者使用菜单找到相应项来进行识别。

识别的结果为：1.通过BP网络各项参数的不同设置，观察BP算法的学习效果。

2.观察比较BP网络拓扑结构及其它各项参数变化对于训练结果的影响。

基于神经网络的手写数字识别一、引言在人工智能领域中，图像识别一直是一个热门话题。

随着科技的不断发展，越来越多的方法被提出，其中基于神经网络的手写数字识别方法是一个十分有效的方法。

本文将从几个方面介绍基于神经网络的手写数字识别。

二、神经网络神经网络是一种类似于人脑运作方式的机器学习算法。

它是由许多神经元组成的层级结构，每个神经元都是一个小型的计算单元。

神经网络可以学习和处理数据，它具有自动学习和优化的能力，可以对输入数据进行分类、识别、预测和生成等任务，在图像识别、自然语言处理等方面取得很好的成效。

三、手写数字识别手写数字识别是人工智能领域中最基础的问题之一。

它代表了自然语言理解和识别技术的重要应用。

手写数字识别已经实现了很大的进展并被应用于数字签名、自动银行支票处理、邮票识别、医学 X 射线分析等各种领域。

在这些应用中，唯一的输入是一个数字图像，因此手写数字识别是根据输入图像来预测输出数字标签的一个任务。

四、基于神经网络的手写数字识别4.1 数据集神经网络训练需要大量数据来描述模式。

手写数据集是用于训练模型的重要数据集之一。

MNIST 数据集是一个公共手写数字数据集，其包含 60,000 个训练图像和 10,000 个测试图像。

每个图像都是 28x28 像素的灰度图像，表示数字 0 到 9 中的一个。

神经网络可以通过这些图像来学习和预测给定数字。

4.2 网络架构卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一个有效的图像分类器。

CNN 通过使用卷积、池化和全连接层逐层处理图像，最终输出对图像的分类结果。

在手写数字识别问题中，CNN 模型通常包括三个部分：- 卷积层：用于提取图像中的特征。

- 池化层：用于减少图像的维度，并增强图像的鲁棒性。

- 全连接层：用于对图像进行分类。

4.3 训练模型通过使用所述的 CNN 模型和 MNIST 数据集，我们可以训练一个手写数字识别模型。

基于BP神经网络的手写数字识别随着技术的不断进步，人工智能在各个领域都有着广泛的应用。

手写数字识别是人工智能技术在计算机视觉领域的一个重要应用。

手写数字识别是指将手写的数字转化为计算机能够理解的数字。

在过去的几十年中，人们一直在研究手写数字识别的方法。

基于BP神经网络的方法是最常用的一种。

BP神经网络是一种前向反馈的神经网络，它的核心思想是通过不断地调整网络的权值和阈值，使得网络输出和期望输出之间的误差最小化。

在手写数字识别中，BP神经网络可以通过学习样本数据集，自动调整权值和阈值，从而实现对手写数字的准确识别。

BP神经网络的输入层通常由一些像素点组成，每个像素点表示图像中的一个小区域。

输出层的每个神经元表示一个数字，最终输出的数字由输出层中值最大的神经元决定。

为了训练BP神经网络，首先需要准备一个手写数字数据集。

这个数据集包含一系列已经标注好的手写数字图像。

每个图像都对应着一个数字标签，用于指示图像中所代表的数字。

然后，我们需要将手写数字图像进行预处理。

预处理的目的是消除图像中的噪声和干扰，使得神经网络能够更好地识别数字。

常见的预处理方法包括灰度化、二值化、去噪等操作。

接下来，我们可以开始构建BP神经网络。

根据图像的大小和复杂度，确定输入层和输出层的神经元数量，并设定隐藏层的数量和每层的神经元数量。

通常情况下，隐藏层的数量和每层的神经元数量越多，神经网络的拟合能力越强，但也容易出现过拟合的问题。

构建好神经网络的结构后，可以通过反向传播算法进行训练。

反向传播算法是一种基于梯度下降的方法，通过不断地调整权值和阈值，使得神经网络的输出更接近于真实的标签。

训练的过程通常需要经过多个Epoch，每个Epoch将整个数据集进行多次循环。

训练完成后，我们可以使用训练好的神经网络对新的手写数字图像进行识别。

将图像输入到神经网络中，得到输出层的结果，最终选择值最大的神经元对应的数字作为识别结果。

基于BP神经网络的手写数字识别已经在实际应用中取得了广泛的成功。

基于BP神经网络的手写数字识别
基于BP神经网络的手写数字识别是一种常见的图像识别方法，它可以对手写的数字图像进行自动识别和分类。

BP神经网络是一种由输入层、隐藏层和输出层构成的多层前向神经网络，通过不断地调整权重和偏置来优化网络的性能，从而实现对图像的准确识别。

手写数字识别可以应用于很多领域，比如自动邮件识别系统、手写体数字验证码识别等。

在这个过程中，首先需要收集并预处理一定数量的手写数字图像数据集，然后将数据集分为训练集和测试集。

训练集用于训练BP神经网络的权重和偏置，而测试集用于评估网络的性能和准确率。

BP神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。

前向传播是指将输入层的特征向量通过网络中的各个神经元传递到输出层的过程，其中每个神经元通过乘以权重和加上偏置，并经过一个激活函数，得到输出。

反向传播是指根据网络输出和期望输出之间的误差，通过链式法则不断地调整网络中的权重和偏置，以使网络的输出与期望输出尽量接近。

在训练过程中，需要选择合适的激活函数、学习率和迭代次数等参数，以及合适的网络结构。

常见的激活函数有sigmoid函数、tanh函数和ReLU函数等，学习率的选择要考虑到收敛速度和稳定性的平衡，迭代次数越多，网络的性能可能会越好，但也可能导致过拟合的问题。

训练完成后，就可以使用训练好的网络对新的手写数字图像进行识别和分类。

首先需要对输入图像进行预处理，包括灰度化、二值化和尺寸归一化等操作，然后将处理后的图像输入到已训练好的BP神经网络中进行识别。

通过比较输出层的信号强度，可以确定图像属于哪个数字类别。

为了提高准确率，可以通过调整阈值或使用多个网络进行集成来进行进一步的优化。

摘要科技发展日新月异，智能识别推陈出新。

如今是信息化时期，数字识别在很多智能领域上运用广泛，拥有普遍的使用远景，因此探索这项技术有其重要的实际意义。

由于手写数字在写法上千差万别，且数字间字形差别相对较小，使得识别系统的开发具有很大的挑战性。

当前手写数字识别采用的技术有Bayes判别法、决策树法、神经网络和支持向量机（Support Vector Machines，SVM）等。

诞生于20世纪90年代的SVM技术是机器学习研究的热点，因其良好的泛化性能成为了数字识别领域的热门方法。

本开发系统借助MATLAB平台实现完成SVM的手写数字识别功能，同时与BP神经网络的识别作对比，并利用了MNIST数据库作扩展与分析。

对识别的结果进行探究，得出使识别精准度出现误差的主要因素有手写体数字的规范程度、笔画字迹粗细和清晰，以及训练样本的数量等。

关键词手写数字识别；神经网络；SVMAbstractTechnological development changes rapidly, and intelligent recognition innovates constantly. In the information era, numeral recognition has broad application prospects in many pattern areas with a common vision, so it is of great practical significance to explore this technology. As a result of handwritten numeral vary widely in the wording and digital shape difference is relatively small, making recognition system development is a great challenge.At present, Bayes discriminant analysis, decision tree method, neural network and support vector machine (referred to as SVM) are the main methods of recognition of handwriting. SVM technology, which was born in 1990s, is a hot topic in machine learning research. Because of its good generalization performance, it has become a popular method in the field of numeral recognition.The system uses the MATLAB to realize the handwritten numeral recognition based on SVM, at the same time with the recognition of BP neural network for comparison, and using the MNIST database to extend and analysis. To research the results of recognition, it comes to conclusion that the main factors affecting the accuracy of the recognition include the specification of the handwritten numeral, the thickness and the clarity of the strokes, and the number of the training samples.Keywords handwritten numeral recognition; neural network; SVM目录摘要 (I)Abstract (I)第1章绪论 (1)1.1 课题研究的背景和意义 (1)1.2 国内外研究现状及分析 (1)1.3 课题研究的主要内容 (1)1.4 本章小结 (2)第2章手写数字识别综述 .......................................................................................... 错误!未定义书签。

基于BP神经网络的字符识别系统（完整版）doc资料计算机与现代化2021年第1期J I S UANJ I Y U X I A NDA I HUA总第161期收稿日期:2020205211项目:河南省自然科学资助项目(0511011500作者简介:张可(19842,女,河南三门峡人,南京航空航天大学信息科学与技术学院硕士研究生,研究方向:图像处理;张高燕(19872,女,河南三门峡人,北京师范大学信息科学与技术学院硕士研究生,研究方向:图像与语音信号处理;吴苏(19872,男,河南南阳人,哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院硕士研究生,研究方向:I nternet 应用软件;范海菊(19792,女,河南新乡人,河南师范大学计算机与信息技术学院讲师,研究方向:语音和图像信号处理。

基于BP 神经网络的字符识别系统张可1,张高燕2,吴苏3,范海菊4(1.南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏南京210016;2.北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875;3.哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001;4.河南师范大学计算机与信息技术学院,河南新乡453007摘要:基于BP 神经网络设计了一个字符识别系统。

首先,对字符图像进行二值化处理,构造输入向量矩阵。

其次,通过选取初始权值、隐层节点数和权值学习算法,创建BP 神经网络,对样本数据进行训练,之后对加有噪声的样本再次进行训练,以提高网络的鲁棒性。

最后进行仿真测试并制作图形用户界面G U I 来模拟与演示该系统。

仿真结果显示,该BP 网络对噪声系数小于0.8的字符识别率可达95%,且网络训练时间可接受。

关键词:BP 神经网络;G U I ;字符识别;鲁棒性中图分类号:TP311.52文献标识码:ASystem of Character Recogn iti on Ba sed on Back 2propaga ti on Neura l NetworkZHANG Ke 1,Z HANG Gao 2yan 2,WU Su 3,F AN Hai 2ju4(1.College of I nf or mati on Science and Technol ogy,Nanjing University of Aer onautics and Astr onautics,Nanjing 210016,China;2.College of I nf or mati on Science and Technol ogy,Beijing Nor mal University,Beijing 100875,China;3.College of Computer Science and Technol ogy,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China;4.College of Computer and I nfor mati on Technol ogy,Henan Nor mal University,Xinxiang 453007,ChinaAbstract:This article designs a character recogniti on syste m based on the Back 2Pr opagati on neural net w ork .First,the character i m age is p r ocessed in binary t o construct the input vect or matrix .Second,by choosing the initial weight,the nu mber of hide nodes and the learning algorith m of weight,a perfect BP neural net w ork is created .And then the net w ork carries on the training t o the samp le data and after wards t o the sa mp le with noise once more,t o enhance the net w ork r obustness .Finally,it carries on the si m ulati on test and manufactures graphical user interface t o si m ulate and demonstrate this system.The si m ulati on result shows that the character recogniti on rate of thisBP net w ork is possible t o reach 95%with the noise fact or less than 0.8,and the training ti m e is accep table .Key words:BP neural net w ork;G U I ;character recogniti on;r obustness0引言为了解决计算机对字符的自动识别问题,使计算机达到真正智能化,人们对计算机的自动识别进行了多年研究,并取得了很大的进步。