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针对手写签名的随机性和信息的不完备性，提出了将Ｂａｙｅｓ网络与前馈神经网络相结合的概率神经网络模型，论述了建模的理论基础，模型结构，训练算法及其简化算法，概率神经网络可计算待测签名样本为真（或伪）签名的最大可能性，进而确定其所属类别。
手写签名的概率神经网络识判模型
【摘 要】
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针对手写签名的随机性和信息的不完备性，提出了将Ｂａｙｅｓ网络与前馈神经网络相结合的概率神经网络模型，论述了建模的理论基础，模型结构，训练算法及其简化算法，概率神经网络可计算待测签名
【机 构】
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华中理工大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制国家教委开放实验室
【出 处】
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华中理工大学学报
【发表日期】
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1999年5期
【基金项目】
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国防科技预研跨行业基金
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