【摘 要】
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该文的工作是研究基于神经网络的手写体数字识别技术及其在工程实际中的应用.主要研究内容包括:1.对各种字符点阵样本的预处理技术的研究,特别是对样本细化技术的研究;2.基于
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该文的工作是研究基于神经网络的手写体数字识别技术及其在工程实际中的应用.主要研究内容包括:1.对各种字符点阵样本的预处理技术的研究,特别是对样本细化技术的研究;2.基于Hopfield网络的手写体数字识别技术的研究,该文针对手写体数字字符的特点改进了网络的训练算法,并且在分析了传统的Hamming距离算法局限制的基础上,提出了一种新型实用的点阵样本相似度算法;3.基于BP网络的手写体数字识别技术的研究.在这方面,该文结合工程实际提出了一种新的特征抽取算法,在提取样本的分散轮廓和内部线条结构信息的基础上,通过Walsh交换以降低不同样本特征信息的相干性,极大地提高了识别精度.同时,该文也根据实践经验总结出一类新的BP网络训练算法,包括试探性冲量法、动态误差补偿法和断续训练法,这类训练算法能够成功地克服了BP网络在训练过程中的一些局限性,使网络的收敛速度和识别效果达到比较满意的水平.该文最后将基于BP网络的手写体数字识别技术应用于工程测量图线三维坐标数据的自动读取与识别系统(ARRS)中,在人机智能综合集成的基础上,使识别效果达到了工程实用水平.
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