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車牌識別系統神經網絡是由大量處理單元（神經元、處理元件、電子元件、光電元件等）廣泛互連而成的網絡，它是在現代神經科學研究成果的基礎上提出的，反映了人腦功能的基本特征．
但它并不是人腦的真實描寫，而只是它的某種抽象、簡化與模擬．網絡的信息、處理由神經元之間的相互作用來實現{知識與信息的存儲表現為網絡元件間分布式的物理聯系；網絡的學習和識別決定于各神經元連接權的動態演化過程·人工神經網絡吸收了生物神經元網絡的許多優點，主要有：可以充分逼近任意復雜的非線性關系、有報強的可學習和自適應性、采用并行分布處理方法、具有良好的容錯性與聯想記憶功能，由于上述優點人工神經網絡能夠實現函數逼近、數據聚類、模式分類、優化計算等功能，使得神經網絡在人工智能、模式識別、智能控制、機器人、信號處理等領域得到了廣泛的應用·
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神經網絡的工作方式，由兩個階段組成：1.學習期：神經元之間的連接權值可由學習規則進行修改，以使目標函數達到*小．工作期：連接權值不變，由網絡的輸入得到相應的輸出·神經網絡有不同的分類方法，但從總的方面來講，一般將神經網絡分為以下四種模型：前饋網絡模型、反饋網絡模型、自組織網絡模型與隨機型網絡模型。在本論文中我們用到的主要是前饋型神經網絡
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多個輸入在神經元中以代數和的方式亞加：如果輸入興奮總量超過某個閾值，神經元就會被激發進入興奮狀態，發出輸出脈沖，井由軸突的突觸傳遞給其它神經元，神經元被觸發之后有一個不應期，在此期間內不能被觸發，然后閾值逐漸下降，恢復興奮性，神經元是按照_全或無”的原則工作的，只有興奮和抑制兩種狀態，但也不能認為神經元只能表達或傳遞二值邏輯信號。因為神經元興奮時往往不是只發出一個脈沖，而是發出一串脈沖，如果把這一串脈沖看成是一個調頻信號，脈沖的密度懸可以表達連續量的。
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