基于matlab BP网络车牌照识别.zip

基于MATLAB实现BP神经网络车牌识别系统（GUI界面），资源包括源程序，可以在识别后进行语音播报。包含整个全过程的原理和方法的详细介绍。

function [X fX i] = fmincg（f X options P1 P2 P3 P4 P5）
% 最小值搜索
if exist（‘options‘ ‘var‘） && ~isempty（options） && isfield（options ‘MaxIter‘）
    length = options.MaxIter;
else
    length = 100;
end


RHO = 0.01;                            % a bunch of constants for line searches
SIG = 0.5;       % RHO and SIG are the constants in the Wolfe-Powell conditions
INT = 0.1;    % don‘t reevaluate within 0.1 of the limit of the current bracket
EXT = 3.0;                    % extrapolate maximum 3 times the current bracket
MAX = 20;                         % max 20 function evaluations per line search
RATIO = 100;                                      % maximum allowed slope ratio

argstr = [‘feval（f X‘];                      % compose string used to call function
for i = 1:（nargin - 3）
  argstr = [argstr ‘P‘ int2str（i）];
end
argstr = [argstr ‘）‘];

if max（size（length）） == 2 red=length（2）; length=length（1）; else red=1; end
S=[‘Iteration ‘];

i = 0;                                            % zero the run length counter
ls_failed = 0;                             % no previous line search has failed
fX = [];
[f1 df1] = eval（argstr）;                      % get function value and gradient
i = i + （length<0）;                                            % count epochs?!
s = -df1;                                        % search direction is steepest
d1 = -s‘*s;                                                 % this is the slope
z1 = red/（1-d1）;                                  % initial step is red/（|s|+1）

while i < abs（length）                                      % while not finished
  i = i + （length>0）;                                      % count iterations?!

  X0 = X; f0 = f1; df0 = df1;                   % make a copy of current values
  X = X + z1*s;                                             % begin line search
  [f2 df2] = eval（argstr）;
  i = i + （length<0）;                                          % count epochs?!
  d2 = df2‘*s;
  f3 = f1; d3 = d1; z3 = -z1;             % initialize point 3 equal to point 1
  if length>0 M = MAX; else M = min（MAX -length-i）; end
  success = 0; limit = -1;                     % initialize quanteties
  while 1
    while （（f2 > f1+z1*RHO*d1） | （d2 > -SIG*d1）） & （M > 0） 
      limit = z1;                                         % tighten the bracket
      if f2 > f1
        z2 = z3 - （0.5*d3*z3*z3）/（d3*z3+f2-f3）;                 % quadratic fit
      else
        A = 6*（f2-f3）/z3+3*（d2+d3）;                                 % cubic fit
        B = 3*（f3-f2）-z3*（d3+2*d2）;
        z2 = （sqrt（B*B-A*d2*z3*z3）-B）/A;       % numerical error possible - ok!
      end
      if isnan（z2） | isinf（z2）
        z2 = z3/2;                  % if we had a numerical problem then bisect
      end
      z2 = max（min（z2 INT*z3）（1-INT）*z3）;  % don‘t accept too close to limits
      z1 = z1 + z2;                                           % update the step
      X = X + z2*s;
      [f2 df2] = eval（argstr）;
      M = M - 1; i =

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件         160  2020-03-23 23:35  基于matlab BP网络车牌照识别\源程序\randInitializeWeights.m
............此处省略5740个文件信息