基于演化硬件的字母識別系統(tǒng)研究.pdf

1、演化硬件(Evolvable Hardware，EHW)作為一種新興的電路設計方法，自上世紀90年代出現(xiàn)后獲得了長足的發(fā)展，其中一個主要的應用就是模式識別。演化硬件在字母識別、機械手控制、聲納返回識別以及頭像識別上的應用顯示出了和傳統(tǒng)識別系統(tǒng)相比它在識別精度上的優(yōu)越性；在心電圖信號識別上，它也可以和當前最尖端的支持向量機(Support Vector Machines，SVM)技術相媲美。
　　 本文首先介紹了演化硬件以及模式識

2、別技術的起源及其發(fā)展，然后介紹了演化硬件的關鍵技術，進而對自適應變異參數控制技術進行了詳細的論述，并研究基于統(tǒng)計演化硬件系統(tǒng)的字母識別技術。針對大多數的已經存在的變異比率控制方法過于復雜并不適合于笛卡爾遺傳程序的問題，提出了一個有效的，易于實現(xiàn)的用于基于笛卡爾遺傳程序(Cartesian Genetic Programming，CGP)的演化硬件的自適應變異參數控制方法。通過和傳統(tǒng)的采用固定變異比率的演化算法在演化4-bit偶校驗函數，

3、2位乘法器和3位乘法器的對比實驗，驗證了自適應變異比率控制的演化算法的性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的采用固定變異比率的遺傳算法。
　　 基于演化算法的優(yōu)化結果，進一步針對傳統(tǒng)的基于演化硬件的字母識別系統(tǒng)噪音情況下的識別率不理想問題，提出了一種統(tǒng)計識別方法。首先，利用演化硬件方法，獲得多個字母識別電路。然后，引入多個識別電路并行同步識別的統(tǒng)計方法，對不同級別噪音進行統(tǒng)計識別，提高他們的識別率。實驗結果表明，該系統(tǒng)在不同級別噪音下的識別率都有了