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基于粗糙集和BP网络的车牌字符识别

陈媛媛  李晓  田二明  
【摘要】:为了提高车牌字符识别率,提出了用粗糙集优化BP神经网络,该方法先对车牌样本进行特征提取,建立相应决策表,然后运用遗传算法对条件属性进行离散化,利用粗糙集对离散化后的决策表进行属性约简,最后用约简后的属性构造具有三层结构的BP神经网络分类器。实验表明,用粗糙集优化神经网络,有效减少了冗余属性,降低了噪声干扰,简化了神经网络结构,提高了神经网络的泛化能力,在车牌识别中得到了比较高的识别率。

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