【摘 要】
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随着人工智能(AI)技术的快速发展,神经网络算法在各领域不断突破,我们期待神经网络算法可以更好的应用到笔迹领域并绽放光彩。由书写习惯可变性与稳定性可知,同源笔迹其少量
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随着人工智能(AI)技术的快速发展,神经网络算法在各领域不断突破,我们期待神经网络算法可以更好的应用到笔迹领域并绽放光彩。由书写习惯可变性与稳定性可知,同源笔迹其少量特征发生变化的同时其主要特征是稳定的。本文通过高效液相色谱法(条件:柱温:35℃,检测波长:580 nm)与笔迹特征几何量化分别获取笔墨理化数据与几何形态数据,利用BP神经网络误差逆向传播算法分析笔迹特征,通过神经网络进行反复训练、学习得到合适的权值、阈值,为后续笔迹检验提供数据支持。在传统笔迹检验领域与理化分析中引入计算机辅助,使笔迹检验更
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