手写体数字相关论文
针对特定业务分类的需求,无从下手设计深度神经网络模型的问题,提出一种基于多参数融合逐步优化深度神经网络的设计方法.先通过分......
本文建立了一个二级BP神经网络手写体数字识别系统，在这个系统的实现过程中，本文的工作主要有以下几个方面： 1．针对本文所使用样本......
近年来,独立成分分析算法(Independent Component Analysis, ICA)在图像处理领域得到了广泛的研究,并且在语音信号分离、图像信号......
该文研究了前馈多层神经网络在手写体数字离线识别和海战战术仿真系统中的应用.全文分两个部分,分别研究了应用多层感知机模型离线......
本文以手写体数字作为研究对象，针对手写体数字的书写自由的特点，对其拓扑结构进行了具体分析。提出两种提取特征值方案。一种方案将......
目前,我国在许多商业和政府机构、通讯、医院、保险行业中,票据处理是个繁重的劳动。长期以来,票据管理工作因管理手段落后,各类票......
字符识别(OCR)是模式识别的一个重要分支，手写体数字识别则一直是OCR中一个极具有挑战性的难题，本文探讨的主要内容是脱机手写体数字......
对模糊C-均值聚类作了简要分析和评论,在此基础上将遗传算法引入其中,以克服模糊C-均值聚类的局部性和对初始聚类中心的敏感性;然......
大数据的快速发展,人们需要处理大量的数字信息.为了节省人力、物力、财力、提高数字信息的处理效率,应用新型计算机技术进行自动......
该文提出了一种基于判定树的手写体数字识别算法。该算法采用多个分类器有机组合的方法进行识别，其分层判决机构极大的提高了系统的......
数字ＯＣＲ技术近年来随着模式识别、人工智能、人工神经网络等理论的发展有了很大的提高。其应用领域除了大家熟知的用于信函分拣的邮政......
在该文中,针对UK心理测验量表的要求,提出了一种新的手写体数字识别的方法.首先,提出了一种包含14个模板的二值图象细化算法.针对O......
UK测验量表中的手写体数字用铅笔书写,书写无限制,因而存在断笔、模糊等现象.该文针对UK量表中手写体数字的这些特点,提出了基于集......
根据离线字符识别系统的一般流程,该文介绍了手写体数字的预处理模块和特征提取方法,传统的基于模式识别方法的数字识别算法和基于......
BP神经网络广泛应用于非线性建模,模式识别、预测等方面。本文主要研究BP神经网络在脱机手写体数字识别方面的应用。神经网络具有......
提出了一种新的手写体数字识别方法。首先利用核主分量分析技术提取数字图像的全局特征,然后利用独立分量分析技术提取数字图像的......
笔迹重构是从字符的静态图像中提取笔迹顺序信息,有助于将在线识别方法应用于离线识别问题,以及实现单个手写字符识别和字符序列识......
针对主曲线算法初始化步骤效果差、导致所得结果不能正确反映数据的拓扑结构问题,对其进行改进,用连通K近邻代替第一主成分线找到......
基于生物免疫系统内在的模式识别与记忆能力,通过对手写体数字识别问题的研究,首次将借鉴生物免疫系统发展起来的人工免疫机制和算......
通过对手写体数字识别技术的研究,本文建立了一个脱机手写体数字识别系统,对手写体数字的识别提出了一些新的思路,并对识别过程中......
手写体数字分割是手写体数字识别中预处理的重要一环，本文就预处理中的字答分割的方法作了讨论，并提出了一种基于参考定符方向，局部分......
本文采用人工神经网络群进行手写体数字识别,把多模式分类转化为二模式分类,降低了网络面临的函数逼近的复杂性,并运用改进BP算法......
本文提出了一种基于外接同心圆结构提取贯穿特征码的自由手写体数字的神经网络识别。该方法是用自由手写体数字的外接同心圆来提取......
本文主要针对手写体数字串和定位数（线）相粘连的情况，首次提出了完整提取这种数字串的方法，首先运用数学形态学运算进行粗处理，去除定位......
提出了一种新的手写体数字识别方法。首先采用多分类器提取手写体数字的各类特征,以提高识别正确率;然后利用粗糙集对这些特征属性......
针对DBN网络隐含层层数难以选择的问题,从通信原理、信息理论以及实验数据等多方面出发,研究了深度信念网络（DBN）隐含层的层次趋势问......
手写体数字的识别是模式识别的一个重要课题,利用手写体数字的特征属性来进行决策识别是一种较好的方法。本文提出了一种新的,基于......
本文主要论述了手写体数字识别系统的设计方法。首先对待识别数字的预处理进行了介绍；并探讨了如何提取手写体数字的模板特征,描述......
针对现有手写体数字识别神经网络模型的不足,提出基于模版对比的改进方法。建立8×12像素的手写体数字0～9的标准模版,则模版中每个......
手写体数字离线识别一直是模式识别研究的热点问题。手写体数字具有多变性和随意性较强的特点,在实际应用中对识别率要求较高,针对......
针对数字笔画简单的特点,参考汉字的基本笔画定义,给出了环笔画等五种笔画的定义,并由此提出了一种将五种笔画特征值和环的数目一......
首先对模式识别所用到的理论、研究背景及典型应用进行阐述;其次,探讨了如何提取数字字符的特征值,并对各种分类器的设计方法及其......
Bagging是一种用来提高学习算法准确度的方法,通过构造一系列预测函数并将其结果按投票规则进行合成,就可以将一个弱学习算法提升......
针对传统的基于骨架特征识别方法具有运算量大、速度慢、对细化等预处理要求高,以及受起始点、断笔、跟踪方式影响极大等缺点,本文......
本文从神经心理学的观点出发,用数学方法描述手写体数字的生成模式,给出了计算机模拟结果并提出一种用于神经网络学习的智能训练集......
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提出了一种新的手写体数字识别算法。该算法基于结构分析，实现了很高的识别率和鲁棒性。在该算法的基础上，综合了预处理模块、特征抽......
本文介绍了利用BP神经网络来识别手写体数字的原理,分析了传统BP算法收敛速度较慢的原因,提出了一种提高网络收敛速度的改进算法。......
提出了一种用Bayes决策理论进行手写体数字识别的方法,对已知类别的样品提取特征建立数字样品库,对于任意的手写数字提取特征,根据......
为克服和改进传统的BP算法的不足，发挥神经网络和遗传算法各自的优势，提出一种新的基于遗传算法的改进的BP网络训练方法。在美国手写......
本文论述如何运用组合自组织映象（ＳＯＭ）和模糊规则来识别手写体数字，在学习阶段，运用ＳＯＭ（自组织映象）算法以产生各种原型，并将这些原型与相对应的......
