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特征提取和分类器设计是手绘电路图形符号识别系统的关键环节。针对手绘图形不规则性的特点,提出了一种基于视觉的特征提取方法,并利用自适应学习速率的改进型BP神经网络进行分类识别。通过对10种手绘电路图形符号的分类实验,验证了文中设计的识别系统具有很好的分类效果和较强的实用性。
手绘电路图形符号识别技术的研究
【摘 要】
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特征提取和分类器设计是手绘电路图形符号识别系统的关键环节。针对手绘图形不规则性的特点,提出了一种基于视觉的特征提取方法,并利用自适应学习速率的改进型BP神经网络进行
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院
【出 处】
：
计算机工程与应用
【发表日期】
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2011年31期
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