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車牌識(shí)別系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量處理單元（神經(jīng)元、處理元件、電子元件、光電元件等）廣泛互連而成的網(wǎng)絡(luò)，它是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上提出的，反映了人腦功能的基本特征．
但它并不是人腦的真實(shí)描寫，而只是它的某種抽象、簡(jiǎn)化與模擬．網(wǎng)絡(luò)的信息、處理由神經(jīng)元之間的相互作用來實(shí)現(xiàn){知識(shí)與信息的存儲(chǔ)表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)元件間分布式的物理；網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和識(shí)別決定于各神經(jīng)元連接權(quán)的動(dòng)態(tài)演化過程
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)吸收了生物神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的許多優(yōu)點(diǎn)，主要有：可以充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系、有報(bào)強(qiáng)的可學(xué)習(xí)和自適應(yīng)性、采用并行分布處理方法、具有良好的容錯(cuò)性與聯(lián)想記憶功能，由于上述優(yōu)點(diǎn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)函數(shù)逼近、數(shù)據(jù)聚類、模式分類、優(yōu)化計(jì)算等功能，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能、模式識(shí)別、智能控制、機(jī)器人、信號(hào)處理等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式，由兩個(gè)階段組成：1.學(xué)習(xí)期：神經(jīng)元之間的連接權(quán)值可由學(xué)習(xí)規(guī)則進(jìn)行修改，以使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到小．工作期：連接權(quán)值不變，由網(wǎng)絡(luò)的輸入得到相應(yīng)的輸出
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有不同的分類方法，但從總的方面來講，一般將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為以下四種模型：前饋網(wǎng)絡(luò)模型、反饋網(wǎng)絡(luò)模型、自組織網(wǎng)絡(luò)模型與隨機(jī)型網(wǎng)絡(luò)模型。在本論文中我們用到的主要是前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)．因此下面主要介紹前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、理論基礎(chǔ)及其學(xué)習(xí)算法等，神經(jīng)元由細(xì)胞及其發(fā)出的許多突起構(gòu)成，細(xì)胞體內(nèi)有細(xì)胞核，突起的作用是傳遞信息．

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其中，引入輸入信號(hào)的若干個(gè)突起稱為H樹突’，而輸出信號(hào)的突起只有一個(gè)，稱為-軸突”．樹突(dendrite)又稱品技，是細(xì)胞體的延伸部分，逐漸變細(xì)，全長(zhǎng)魯部位都可與其他神經(jīng)元的軸突未梢相互，形成“突觸’(synapse)㈣，在突J吐處兩神經(jīng)元并未連通，它只是發(fā)生信息傳遞的接合部，一個(gè)神經(jīng)元有兩種狀態(tài)——興奮和抑制，平時(shí)處于抑制狀態(tài)的神經(jīng)元，其樹突和胞體接受其它神經(jīng)元經(jīng)由突觸傳來的興奮電位，多個(gè)輸入在神經(jīng)元中以代數(shù)和的方式亞加：如果輸入興奮總量超過某個(gè)閾值，神經(jīng)元就會(huì)被激發(fā)進(jìn)入興奮狀態(tài)，發(fā)出輸出脈沖，井由軸突的突觸傳遞給其它神經(jīng)元，神經(jīng)元被觸發(fā)之后有一個(gè)不應(yīng)期，在此期間內(nèi)不能被觸發(fā)，然后閾值逐漸下降，恢復(fù)興奮性，神經(jīng)元是按照_全或無”的原則工作的，只有興奮和抑制兩種狀態(tài)，但也不能認(rèn)為神經(jīng)元只能表達(dá)或傳遞二值邏輯信號(hào)。因?yàn)樯窠?jīng)元興奮時(shí)往往不是只發(fā)出一個(gè)脈沖，而是發(fā)出一串脈沖，如果把這一串脈沖看成是一個(gè)調(diào)頻信號(hào)，脈沖的密度懸可以表達(dá)連續(xù)量的。