基于神经网络集成的手写识别系统
文献类型：CNKI期刊论文
| 作者 | 马婉婕; 孙虎元 ; 孙立娟; 孙晓光
|
| 发表日期 | 2009-08-15 |
| 出处 | 计算机应用与软件
 |
| 关键词 | 手写识别 神经网络 隐马尔可夫模型 距离分类器 |
| 英文摘要 | 在研究基于隐马尔可夫模型的识别器和基于距离分类器的识别器的识别结果基础上,提出两种基于集成神经网络的手写识别系统:比较神经网络识别系统和全排列神经网络识别系统。实验分析表明,该系统对西文手写体的识别率最高可达到99%,比单独使用原始识别器的识别率提高10个百分点,达到了良好的识别效果。 |
| 文献子类 | CNKI期刊论文 |
| 资助机构 | 国家自然科学基金项目(40776044) ; 上海市自然科学基金(08ZR1404600) |
| 卷 | v.26期:08页:11-13+50 |
| 语种 | 中文; |
| 分类号 | TP391.43 |
| ISSN号 | 1000-386X |
| 源URL | [http://ir.qdio.ac.cn/handle/337002/192469]  |
| 专题 | 中国科学院海洋研究所 |
| 作者单位 | 1.复旦大学计算机与信息技术系 2.中国科学院海洋研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 马婉婕,孙虎元,孙立娟,等. 基于神经网络集成的手写识别系统. 2009. |
入库方式： OAI收割
来源：海洋研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。