小型微型计算机系统
小型微型計算機繫統
소형미형계산궤계통
MINI-MICRO SYSTEMS
2003年
12期
2286-2290
,共5页
信息融合%神经网络%手写数字识别%特征提取
信息融閤%神經網絡%手寫數字識彆%特徵提取
신식융합%신경망락%수사수자식별%특정제취
以信息融合技术为基础,提出了一种新的基于神经网络及多层次信息融合的手写体数字识别方法.该方法通过提取字符图像不同机制的4个互补特征,组合形成6个融合特征,利用优化的BP神经网络算法,对多融合特征进行识别分类,然后用神经网络对6个识别结果进行融合决策.实验结果表明,新的融合识别方法能有效提高识别率,并具有较高的系统可靠性.
以信息融閤技術為基礎,提齣瞭一種新的基于神經網絡及多層次信息融閤的手寫體數字識彆方法.該方法通過提取字符圖像不同機製的4箇互補特徵,組閤形成6箇融閤特徵,利用優化的BP神經網絡算法,對多融閤特徵進行識彆分類,然後用神經網絡對6箇識彆結果進行融閤決策.實驗結果錶明,新的融閤識彆方法能有效提高識彆率,併具有較高的繫統可靠性.
이신식융합기술위기출,제출료일충신적기우신경망락급다층차신식융합적수사체수자식별방법.해방법통과제취자부도상불동궤제적4개호보특정,조합형성6개융합특정,이용우화적BP신경망락산법,대다융합특정진행식별분류,연후용신경망락대6개식별결과진행융합결책.실험결과표명,신적융합식별방법능유효제고식별솔,병구유교고적계통가고성.
