41、基于遗传算法的车牌识别与模糊ARTMAP集成优化

基于遗传算法的车牌识别与模糊ARTMAP集成优化

1. 车牌识别算法对比

在车牌识别领域，我们对基于遗传算法的神经网络算法与传统的BP算法进行了对比，具体结果如下表所示：
| 网络类型 | BP算法 | 本文算法 |
| — | — | — |
| 汉字 | 88.99% | 94.6% |
| 字母 | 77% | 97.3% |
| 数字 | 92.3% | 91.6% |
| 字母 - 数字 | 90.4% | 89.7% |

从这个表格可以看出，本文所采用的算法在汉字和字母的识别准确率上明显优于传统的BP算法。这表明在车牌识别任务中，使用遗传算法优化的神经网络具有更好的性能。

使用遗传算法训练神经网络能够有效克服BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最小值的缺点。具体来说，在车牌字符识别中，遗传算法可以在更广泛的解空间中搜索最优解，避免了BP算法可能陷入的局部最优陷阱，从而提高了识别的准确性。

2. 模糊ARTMAP集成优化系统概述

2.1 系统整体目标

系统的核心目标是优化模式分类任务，主要采用了模糊ARTMAP神经网络架构作为模式学习和分类器。通过遗传算法对模糊ARTMAP进行优化，生成一组最优的ARTMAP配置，然后从这些配置中选择一些分类器组成集成，利用概率投票策略综合各个分类器的决策，以提高分类的准确性。

2.2 系统关键组成部分

2.2.1 模糊ARTMAP（FAM）

FAM神经网络基于自适应共振理论开发，其分类性能受到多个因素的影响，包括定义FAM结构的参数（如基线警