模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2008年
1期
122-127
,共6页
脱机签名鉴定%模糊模型%最优化规则%K-交叉验证
脫機籤名鑒定%模糊模型%最優化規則%K-交扠驗證
탈궤첨명감정%모호모형%최우화규칙%K-교차험증
提出一种基于多模糊规则的脱机签名模糊鉴定系统.该系统提取签名的静态特征和伪动态特征以弥补书写过程中丢失的动态信息,并采用模糊集合表征所提取特征的不确定性,同时利用隶属度函数构建新的权重系数,反映不间模糊规则对鉴定结果的重要程度.另外,为减少整个模糊鉴定系统的复杂性,提出采用K - 交叉验证方法对模糊规则数目的选择进行最优化.实验采用中、英文两种签名数据库分别得到9.52%和12.67%的平均错误率,验证了该系统的有效性.
提齣一種基于多模糊規則的脫機籤名模糊鑒定繫統.該繫統提取籤名的靜態特徵和偽動態特徵以瀰補書寫過程中丟失的動態信息,併採用模糊集閤錶徵所提取特徵的不確定性,同時利用隸屬度函數構建新的權重繫數,反映不間模糊規則對鑒定結果的重要程度.另外,為減少整箇模糊鑒定繫統的複雜性,提齣採用K - 交扠驗證方法對模糊規則數目的選擇進行最優化.實驗採用中、英文兩種籤名數據庫分彆得到9.52%和12.67%的平均錯誤率,驗證瞭該繫統的有效性.
제출일충기우다모호규칙적탈궤첨명모호감정계통.해계통제취첨명적정태특정화위동태특정이미보서사과정중주실적동태신식,병채용모호집합표정소제취특정적불학정성,동시이용대속도함수구건신적권중계수,반영불간모호규칙대감정결과적중요정도.령외,위감소정개모호감정계통적복잡성,제출채용K - 교차험증방법대모호규칙수목적선택진행최우화.실험채용중、영문량충첨명수거고분별득도9.52%화12.67%적평균착오솔,험증료해계통적유효성.
