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针对之前变精度粗糙集下精度β值固定的方法,面对实际样本其分类效果与β的取值之间的关系无法确定的问题,提出一种变精度反馈的脱机手写体汉字智能认知模型。定义了表征变精度粗糙集下特征属性分类能力的指标并给出约简算法。该算法中不同精度β下会得到不同维数的特征约简集,因此定义了精度β变换规则并且定义了认知结果评价机制,通过评估认知结果的可信度自适应调节精度β,实现面对不同样本能以最优精度β得到最约简特征集合进行认知。仿真实验表明,该方法汉字认知准确率可以达到92.8%。