BP神经网络字符识别系统Matlab建模及硬件实现

摘要：

为了设计基于BP神经网络的字符识别系统模型并训练其参数,能够以较低硬件代价工程实现该系统,作者利用Matlab建立了一个基于BP神经网络的字符识别系统模型,对5000个样本进行了标记,并利用这些样本对模型进行了训练和验证,识别率达到了85.20％.同时,利用FPGA及Verilog硬件描述语言设计了该系统的神经元硬件电路,效果与Matlab的仿真数据一致.利用Altera公司的FPGA芯片实际综合下载了神经元及相关系统,能够实现对字符图像文件数据的计算.

关键词：人工智能、神经网络、神经元、FPGA、图像识别

所属期刊栏目：18

分类号：TN791(基本电子电路)

资助基金：广东省优秀青年教师深圳职业技术学院配套资助900705110201

在线出版日期：2019-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3-7