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摘要神经网络是数据挖掘分类技术的应用，它是一种有学习能力的类似人脑活动的技术，用于发现数据中包含的未知信息。近些年来，神经网络的研究内容相当广泛，其研究的重要性反映了多学科交叉技术领域的特点。对于验证码的识别，神经网络起到一个非常重要的作用，也是验证码识别技术发展的助推器。88547

本文第一部分将简单介绍神经网络。神经网络是由一些神经元组成，而神经元则是一些激活函数，接收一定值的输入，进而在给出相应的输出。第二部分详细介绍了利用神经网络算法绘制验证码并创建数据集。第三部分重点介绍如何对字母数据集进行训练和测试。我们构造我们神经网络分类器，利用反向传播法对单个字母进行测试。并且通过调整神经元之间的权值和训练次数，可以改变预测的精度。最后，我们利用字母分类器，对整个单词进行预测。第四部分我们尝试提升预测单词的精度。我们在预测函数里面加入了字典，并且通过比较两个单词的相似度，找到最接近的字母。

Neural network is the application of data mining classification technology, it is a kind of learning ability similar to the human brain activity technology, used to discover the unknown information contained in the data。 In recent years, the research content of neural network is quite extensive, the importance of research reflects the characteristics of interdisciplinary technical field。 The identification code of the neural network, plays a very important role, but also verify the booster code recognition technology development。

The first part of this paper will introduce the neural network。 The neural network is composed of a number of neurons, while the neuron is a number of activation functions, receive a certain value of the input, and then give the corresponding output。 The second part introduces in detail the use of neural network algorithm to draw the verification code and create data sets。 The third part focuses on how to train and test the alphabet data set。 We construct our neural network classifier, and use the back propagation method to test a single letter。 And by adjusting the weights between neurons and the number of training, can change the prediction accuracy 。Finally, we use the letter classifier to predict the whole word。In the fourth part, we try to improve the accuracy of prediction。 We add a dictionary to the prediction function, and by comparing the similarity of the two words, find the nearest letter。

毕业论文关键词：数据挖掘；神经网络；验证码；图片源Y于Y优E尔Y论L文W网wwW.yOueRw.com 原文+QQ752018.766

Keyword: data mining; neural networks; Captcha; image

1 绪论 3

1。1 研究背景和意义 3

1。2 国内外研究现状 3

1。3 研究内容和研究方法 3

2 人工神经网络 4

2。1 神经网络简介 5

2。2 绘制验证码并创建数据集 5

2。2。1 绘制验证码 5

2。2。2 将图像切分为单个字母 7

2。2。3 创建训练数据集 7