【摘 要】
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传统手写数字识别方法在实际应用中没有使用上下文信息,针对机场里程碑事件中的手写数字识别问题,提出基于先验知识的里程碑事件时间识别方法。在传统概率神经网络的基础上加
【机 构】
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中国民航大学中国民航信息技术科研基地,中国民航大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家科技支撑计划课题基金项目(2014BAJ04B02)
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传统手写数字识别方法在实际应用中没有使用上下文信息,针对机场里程碑事件中的手写数字识别问题,提出基于先验知识的里程碑事件时间识别方法。在传统概率神经网络的基础上加入筛选层,删除不符合时间数据特点的结果,利用机场里程碑事件发生时间的先验知识对识别结果进行选择。在真实的里程碑事件发生时间的识别实验中,所提方法对手写体数字的识别正确率可以达到99%,而BP神经网络对手写体数字的识别正确率仅94.5%,实验验证了所提方法的有效性。
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