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车牌识别系统神经网络是由大量处理单元（神经元、处理元件、电子元件、光电元件等）广泛互连而成的网络，它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，反映了人脑功能的基本特征．
但它并不是人脑的真实描写，而只是它的某种抽象、简化与模拟．网络的信息、处理由神经元之间的相互作用来实现{知识与信息的存储表现为网络元件间分布式的物理；网络的学习和识别决定于各神经元连接权的动态演化过程
人工神经网络吸收了生物神经元网络的许多优点，主要有：可以充分逼近任意复杂的非线性关系、有报强的可学习和自适应性、采用并行分布处理方法、具有良好的容错性与联想记忆功能，由于上述优点人工神经网络能够实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能，使得神经网络在人工智能、模式识别、智能控制、机器人、信号处理等领域得到了广泛的应用神经网络的工作方式，由两个阶段组成：1.学习期：神经元之间的连接权值可由学习规则进行修改，以使目标函数达到小．工作期：连接权值不变，由网络的输入得到相应的输出
神经网络有不同的分类方法，但从总的方面来讲，一般将神经网络分为以下四种模型：前馈网络模型、反馈网络模型、自组织网络模型与随机型网络模型。在本论文中我们用到的主要是前馈型神经网络．因此下面主要介绍前馈型神经网络的结构、理论基础及其学习算法等，神经元由细胞及其发出的许多突起构成，细胞体内有细胞核，突起的作用是传递信息．
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其中，引入输入信号的若干个突起称为H树突’，而输出信号的突起只有一个，称为-轴突”．树突(dendrite)又称品技，是细胞体的延伸部分，逐渐变细，全长鲁部位都可与其他神经元的轴突未梢相互，形成“突触’(synapse)㈣，在突J吐处两神经元并未连通，它只是发生信息传递的接合部， 一个神经元有两种状态——兴奋和抑制，平时处于抑制状态的神经元，其树突和胞体接受其它神经元经由突触传来的兴奋电位，多个输入在神经元中以代数和的方式亚加：如果输入兴奋总量超过某个阈值，神经元就会被激发进入兴奋状态，发出输出脉冲，井由轴突的突触传递给其它神经元，神经元被触发之后有一个不应期，在此期间内不能被触发，然后阈值逐渐下降，恢复兴奋性，神经元是按照_全或无”的原则工作的，只有兴奋和抑制两种状态，但也不能认为神经元只能表达或传递二值逻辑信号。因为神经元兴奋时往往不是只发出一个脉冲，而是发出一串脉冲，如果把这一串脉冲看成是一个调频信号，脉冲的密度悬可以表达连续量的。
