简单的BP网络识别液晶中的数字实验( 三 )
隐层节点个数 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 错误数量 1810 656 216 77 69 66 65 72 58 68
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使用神经网络解决问题 ， 不是寻找最强大的网络 ， 而是需要最合适的网络 。
通过上面的测试结果来看 ， 简单的单隐层网络便可以很好的满足液晶显示数字识别 。 那么对于那些由于数字跳动所引起的错误该怎么处理呢？
这个问题如果仅仅依靠增加训练样本和改进网络结构是很难进行彻底解决 ， 规避这个错误可以通过对连续识别结果进行比对来解决 。 对显示数字进行连续快速采集5帧图像 ， 其中液晶跳动往往只发生在其中一帧 ， 或者两帧 。 那么对于五个图像识别出的数字进行对比 ， 找到相同次数最多的数字作为输出结果 。
参考资料[1]
LC100-A:
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