1、“.....文中采用神经网络技术来实现车牌字符识文章编号引言智能交通系统将先进的信息技术传感器技术数据传输通信技术计算机技术以及电子控制技术等高效率地应用其中，覆盖范围广准确性高实时性好。而图像处理和模式识别技术也是现今研究热点，在公共安全交通管理及军事部门有着极其重要的应用价值基于车牌字符识别的算法研究论文原稿通系统广泛应用在控制服务制造车辆道路交通等领域。而在智能交通系统中最关键的技术之就是车牌字符识别技术。文中采用神经网络技术来实现车牌字符识别。人工神经网络......”。

2、“.....算法是人工神经得了惊人的成功。其工作原理是可根据系统复杂的程度来调整内部多数节点间互相接连的关系。人工神经网络在顺利工作之前要先按照事先规定好的系列学习准则进行学习，般来说人工神经网络有两种学习训练的方法，种是利用已经给好的样本标准来模仿或是学习论文原稿。典型的车牌自动识别主要由图像采集图像预处理图像值化车牌定位字符定位字符分割字符识别等部分组成，本文主要就字符识别技术进行研究，基于数据处理平台，采用神经网络对汉字字母数字进行识别......”。

3、“.....需完成以下设计第输入编码，即待识别的图像中的字符图像，包括汉字数字英文字母，并提取特征，可对图像进行处理，分解出边缘区域等局部图像特征，然后把这代次数设置为，训练模式采用的是。令，取新样本，返回第步。对样本集合中，每个样本学习次，称为个。神经网络算法的完成标准对样本集合中，每个样本学习次计算次期望输出和实际输出的范数，并将其累计到累积范数，如下个完度提高计算速度和识别率，需重新采样图像。基于车牌字符识别的算法研究论文原稿。令，取新样本，返回第步。对样本集合中，每个样本学习次，称为个......”。

4、“.....每个样本学习次计算次期望输出和实际输出的规律和特点，这样的训练方法与人脑的功能更加相似，被称为无导师或者无监督的学习。神经网络算法的实现神经网络算法的设计思路采用人工神经网络应用于车牌字符识别的分类任务时，需完成以下设计第输入编码，即待识别的图像中的字符图像，包括汉字数神经网络和人工的神经网络这两类。在人脸识别，汽车的自动驾驶，光学字符识别等很多实际问题中取得了惊人的成功。其工作原理是可根据系统复杂的程度来调整内部多数节点间互相接连的关系......”。

5、“.....每个样本都进行了次学习，同时累积范数也计算完成。此时可对进行判定，如果小于可接受的最大误差，那么计算完成。或者可对次数进行判定，如果大于可接受的最少次数，那么计算完成。基于车牌字符识别的算法研究论文原稿。于在解般问题时个隐藏层就可以解决问题，因此设计过程中是分别采用个个隐藏层，通过实验发现，更多隐藏单元数目意味着更多的权值，在训练时收敛更快。但是，隐藏层数目的增加在大大增加训练时间时并不会显著地提高泛化精度。第网络其他参数的设定，迭状态中提取并识别出来。由于我国车牌种类繁多，拍摄时所处的环境条件各异......”。

6、“.....典型的车牌自动识别主要由图像采集图像预处理图像值化车牌定位字符定位字符分割字符识别等部分组成，本文主要就字符识别技术进行研究，范数，并将其累计到累积范数，如下个完成后，每个样本都进行了次学习，同时累积范数也计算完成。此时可对进行判定，如果小于可接受的最大误差，那么计算完成。或者可对次数进行判定，如果大于可接受的最少次数，那么计算完成。第確定隐藏层单元数目，英文字母，并提取特征，可对图像进行处理，分解出边缘区域等局部图像特征，然后把这些特征作为的输入。第图像的重新采样。特征向量编码是图像的高与宽像素的乘积......”。

7、“.....原始图像将增加处理难度，为了降低处理复杂进行学习，般来说人工神经网络有两种学习训练的方法，种是利用已经给好的样本标准来模仿或是学习，被称为有导师或者有监督的学习还有种就是光指定好些规则或学习的方法，但是具体的内容要根据系统的所在环境的不同而改变，系统能凭借自身主动探索环于数据处理平台，采用神经网络对汉字字母数字进行识别，最终实现车牌字符识别目标。人工神经网络人工神经网络也简称为神经网络或称作连接模型，是种高度模仿生物伸进网络行为特点，能处理分布式并行信息的种数学模型算法......”。

8、“.....而图像处理和模式识别技术也是现今研究热点，在公共安全交通管理及军事部门有着极其重要的应用价值。车辆牌照识别技术，要求通过车牌提取图像预处理特征提取车牌字符识别等技术，辨别车辆牌号颜色等信息，能够将汽车牌照从复杂的背景中并且是在运动。人工神经网络，可较好的自组织自学习能力较大规模并行处理分布式信息存储等。算法是人工神经网络中的种监督式的学习算法，是非线性变化单元构成的，并且非线性映射能力十分强，在理论上能逼近任意函数，可以依据实际情况设定网络的学习系数网络。车辆牌照识别技术......”。

9、“.....辨别车辆牌号颜色等信息，能够将汽车牌照从复杂的背景中并且是在运动状态中提取并识别出来。由于我国车牌种类繁多，拍摄时所处的环境条件各异，使得车牌字符识别的过程存络中的种监督式的学习算法，是非线性变化单元构成的，并且非线性映射能力十分强，在理论上能逼近任意函数，可以依据实际情况设定网络的学习系数网络的中间层数以及各层的处理单元等参数。关键词车牌字符识别神经网络中图分类号文献标识码被称为有导师或者有监督的学习还有种就是光指定好些规则或学习的方法，但是具体的内容要根据系统的所在环境的不同而改变......”。