基于改进遗传算法的神经网络手写体数字识别
BP网络作为人工神经网络的重要分支，已经广泛应用于手写数字识别。然而BP神经网络存在训练时间长、易陷入局部最小的问题。为了克服这些问题，提出了一种改进的遗传算法，并用该算法来优化神经网络的权值和阈值。最后，利用基于该算法的神经网络对大量USPS手写数字样本集进行训练。实验结果表明，该算法比单纯的BP算法具有更快的识别速率。
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