基于人工神经网络的数字识别技术研究

应用软件主界面．见图３。

豳３应用软件主界面

６公司现状

公司目前营销收费系统是于２０００年和太原市泰森计算机公司合作共同开发的一套管理系统。这是一套主要基于手工抄表模式为基础建模的信息管理系统，其功能还是比较完善，能够满足目前人工抄表的模式。

但是．自动抄表模式如果推行，这套以手工抄表模式建立起来的营销收费系统就不能满足需求了。因此，只有拓展现有的抄表收费系统才可以满足发展的需求。

经过初步分析现有的信息管理系统，可以在不修改原有系统的基础之上，增加一个用于远传接收的模块就能拓展其功能，来解决远程抄表的需求。

７发展前景

发展自动抄表技术是提高用水管理水平的需要，也是网络和计算机技术迅速发展的必然。在水使用管理方面。采用自动抄表技术，不仅能节约人力资源，更重要的是可提高抄表的准确性，减少因估计或誊写而造成账单出错，使供用水、管理部门能及时准确获得数据信息。用户因此不再需要与抄表者预约上门抄表时间，还能迅速查询账单。故这种技术越来越受到用户的欢迎。

自动抄表管理软件通过信息化管理使公司营销管理部门实现自动抄表、抄表到户、灵活的计量收费和方便的查询，极大地提高了营销管理部门的工作效率和管理水平，同时也方便了用户。

ＷａｔｅｒＳｕｐｐｌｙＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＲｅｍｏｔｅＡｕｔｏｍａｔｉｃＭｅｔｅｒＲｅａｄｉｎｇＳｙｓｔｅｍ

ＤｅｓｉｇｎａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ

ＦｅｎｇＪｉａｎｈｕａ

Ａｂｓｔｒａｃｔ：１１ｌｒｏ．ｇｈａｃｉｔｙｗａｔｅｒｃｏｍｐａｎｙ’ｓｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆａｔａｂｌｅｏｎｔｈｅｕｓｅｏｆｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｒｅｍｏｔｅｍｅｔｅｒｒｅａｄｉｎｇｓｙｓｔｅｍａｎｄｔｈｅ。ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｄｉｓｔａｎｃｅｍｅｔｅｒｔｏｕ∞ｔｈｅｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ，ａｎｄｄｅｓｃｒｉｂｅｓｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａｕｔｏｍａｔｉｃｍｅｔｅｒｒｅａｄｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｓｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｌｅｖｅｌｏｆｗａｔｅｒｍａｎａｇｅｍｅｎｔｎｅｅｄＢ．ｈｕｔａｌｓｏｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｃｏｍｐｕｔｅｒｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｗｉｌｌｉｎｅｖｉｔａｂｌｙ．

Ｋｅｙ

Ｗｏｒｄｓ：ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｄｉｓｔａｎｃｅ

ｍｅｔｅｒ，ｍａｒｋｅｔｉｎｇｆｅｅｓ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；ｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍ（上接第１２４页）

神经网络识别方法。主要理论支柱：神经生理学。

模式描述方法：以不同活跃度表示的输入结点集。

模式类判定：—个非线性动态系统，通过对样本的学习建立

起记忆，然后将未知模式判决为其最接近的记忆。

主要方法：ＢＰ模型。

优点：可处理一些环境信息十分复杂，背景知识不清楚。推理规则不明确的问题，允许样品有较大的缺损和畸变。

缺点：模型在不断丰富与完善中。目前能识别的程式类还不够多。

数字识别的实现：首先应采集对应的输入集和输出集，即采集输入／输出对组成的训练学习样本，然后确定设计变量与固有频率之间的映射关系（神经网络结构）。从此建立起人工神经网络模型，在此基础上，将属于设计空间的任意给定的输入变量作为网络输入，则稳态下的网络（利用ＢＰ学习算法训练好的网络）输出。

６总结

ＢＰ网络是应用最为广泛的网络。用于文字识别、模式分类、文字到声音的转换、图象压缩、决策支持等。但是，有许多问题困扰着该算法。尤其是如下五种问题．对ＢＰ网络有非常大的影响，有的甚至是非常严重的：①收敛速度问题；②局部极小点问题；

③网络瘫痪问题；④稳定性问题；⑤步长问题。作者在本次课题研究中，对神经网络的基础理论知识有了深入的了解，在进行数字识别的过程中，逐步掌握了神经网络的技术及其应用。

ＢａｓｅｄｏｎＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＤｉｇｉｔａｌＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ

Ｒｅｓｅａｒｃｈ

ＪｉｎＤｉｎｇｙｕｎ，ＤｏｎｇＪｕｎｈｕａ．ＪｉｎＸｉｎｇ

Ａｂｓｔｒａｅｔ：ＴｈｅａｒｔｉｃｌｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄｇｅｎｅｒａｌｌｙｔｈｅｃｏｍｍｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆａｔｙｐｉｃａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｎｗｈｉｃｈＢＰ

ｎｅｔｗｏｒｋｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓａｎｄ

ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｎａｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓｂａｓｅｄｏｎＢＰａｌｇｏｎｔｈｍｄｈｃｕｍ圯ｃｌｔｈｅｂａｓｉｃ

ｃｏｎｃｅｐｔｓ。ｏｐｅｒａｔｉｎｇ

ｍｅｃｈａｎｉｓｍ

ａｎｄａｎｕｍｂｅｒｏｆｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉ髓．

ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｌｉｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ＢＰｎｅｔｗｏｒｋ；ｄｉｇｉｔａｌ

ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ