【摘 要】
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汉字识别是一种典型的大规模式识别问题.解决多类模式识别问题的一种方法就是把它分解成一组更简单的类数更少的识别问题的组合.本文研究了这样一种方法,把多类问题分解成最简单的两类问题的组合,提出了"否定概率和"合成方法.并把这种方法应用到汉字识别中,将首选识别率从89.25﹪提高到97.17﹪,幅度达7.92个百分点,错误率降低73.67﹪,取得了较好的效果.
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室(北京)
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汉字识别是一种典型的大规模式识别问题.解决多类模式识别问题的一种方法就是把它分解成一组更简单的类数更少的识别问题的组合.本文研究了这样一种方法,把多类问题分解成最简单的两类问题的组合,提出了"否定概率和"合成方法.并把这种方法应用到汉字识别中,将首选识别率从89.25﹪提高到97.17﹪,幅度达7.92个百分点,错误率降低73.67﹪,取得了较好的效果.
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