基于神經網絡的貨幣識別研究.pdf

1、貨幣識別是對貨幣——通常是指紙幣的幣值、真?zhèn)芜M行鑒別。作為一種特殊的印刷品，不同面值紙幣的大小、圖案和材料各異，尤其是在流通過程中的污染、損傷，給貨幣的自動識別造成高度困難，更不論高速識別所帶來的挑戰(zhàn)。本文在對貨幣特征精確提取和分析的基礎上，提出將前饋神經網絡應用于貨幣識別問題，并結合統(tǒng)計分析方法，形成一套貨幣識別的系統(tǒng)方法。本文首先對貨幣識別系統(tǒng)的技術現(xiàn)狀進行了綜述，在此基礎上論述了貨幣特征的提取和選擇方法，以得到最能反映分類判別特征

2、的貨幣信息；然后分別研究了貨幣面值和真?zhèn)蔚淖R別方法。利用神經網絡自動特征提取能力和容錯特性，提出使用前饋神經網絡對面值進行識別。在分析比較了幾種前饋神經網絡的學習算法后，提出尺度共軛梯度算法對網絡進行訓練，并針對現(xiàn)有網絡訓練方法提出了改進。利用特殊的傳感器數據，通過對貨幣樣本的統(tǒng)計分析建立貨幣的特征模式集，實現(xiàn)對真?zhèn)蔚目焖佟蚀_識別。本文在提出設計思想和具體實現(xiàn)時，不但充分權衡了精度和西安理工大學碩士學位論文速度的矛盾，而且考慮了實用性