【摘 要】
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针对无约束手写体数字的特点,本文提出了一种用于手写体数字特征提取和识别的神经网络与视觉学习相结合的自织织学习算法,为了避免网络规模太大引起'过度训练'现象而
【基金项目】
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天津市自然科学基金重点资助项目 (No .0 2 380 0 81 1 )
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针对无约束手写体数字的特点,本文提出了一种用于手写体数字特征提取和识别的神经网络与视觉学习相结合的自织织学习算法,为了避免网络规模太大引起'过度训练'现象而导致网络的推广能力下降,提出了一种在学习过程中自适应删剪不重要权重的方法.计算机模拟结果显示该算法能有效地提取手写体数字的不变性特征,进而提高对无约束手写体的识别率.
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