运用仿生模式识别方法构建提取基本笔段的神经元序列覆盖手写体汉字图像, 分析笔段神经元间的拓扑性质, 将手写体汉字图像转化为具有容错表征方式的种汉字笔划类型组成的几何图形模仿人类汉字形码输人法统计具有冗余容错形状的笔划神经元类型、数量、位置、相合和相交点数量, 建立手写体汉字特征知识的数据结构表对一手写体汉字库中手写体汉字识别进行仿真实验。方法具有较强的“ 认知”手写体汉字的能力-Construction of the use of pattern recognition methods of e

利用pcnn，每当有一批像素对应的神经元点火，对像素值进行一次修正。第n次点火的所有神经元用矩阵B（n）表示， 已经点火的像素位置标记为‘1’，未点火的标记为‘0’。通过一个3*3的模板滑过B（n），判断若模板内的值全为‘1’或全为‘0’， 则这些像素值不进行处理，否则若模板中心的值为‘1’，则增加该位置的像素值的大小，中心值为‘0’，则减小像素值。该功能由xiugai(B,K)函数实现 Beta取负值来抑制周围的神经元点火，因为输入pcnn（X）的是模糊图像，抑制之后使处理的

通过Matlab基于BP神经网络实现数字0~9的识别。首先创建50个训练样本供网络学习，根据训练样本的特点确定输入层、输出层神经元个数，并确定隐含层神经元个数，完成对BP神经网络的设计；然后将训练样本输入BP网络中，完成对网络的训练；最后通过20个测试样本测试训练完成的网络性能，并显示识别结果。-Digital  recognition based on BP neural network.First according to the  characteristics of th