【摘 要】
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MATLAB语言由于具有强大功能而广泛应用于工程技术领域。基于最小错误率的Bayes分类器性能上具有最佳的分类效果,而神经网络最主要的特点在于良好的容错能力、分类能力、并行
【机 构】
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解放军理工大学通信工程学院研究生2队; 解放军理工大学理学院基础电子学系;
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MATLAB语言由于具有强大功能而广泛应用于工程技术领域。基于最小错误率的Bayes分类器性能上具有最佳的分类效果,而神经网络最主要的特点在于良好的容错能力、分类能力、并行处理能力和自学习能力,综合Bayes分类器和神经网络的优势,所设计的概率神经网络PNN(ProbabilisticNeuralNetwork)在实际应用中能够具有更好的综合分类效果。文中采用PNN神经网络作为识别器,在MATLAB6.5环境下仿真实现了一个实时手写数字输入与识别系统的软件,实验证明该软件识别性能良好,并具有良好的扩展性和通用性,为手写数字识别研究提供了一个简单有效的仿真平台。
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