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题名基于模糊模型相似测量的字符无监督分类法
被引量：3
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作者
卢达
钱忆平
谢铭培
浦炜
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机构
常熟高等专科学校
复旦大学计算机科学系
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第4期423-429,共7页
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基金
国家自然科学基金(7870 0 12 )
江苏省教委留学回国人员科研基金(199715 5 1)
江苏省教委自然科学研究基金 (99KGB14 0 0 0 9)资助
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文摘
该文提出一种基于模糊模型相似测量的文本分析系统的字符预分类方法 ,用于对字符的无监督分类 ,以提高整个字符识别系统的速度、正确性和鲁棒性 .作者在字符印刷结构归类的基础上 ,采用模板匹配方法将各类字符分别转换成基于一非线性加权相似函数的模糊样板集合 .模糊字符的无监督分类是字符匹配的一种自然范例并发展了加权模糊相似测量的研究 .该文讨论了该模糊模型的特性、模糊样板匹配的规则 ,并用于加快字符分类处理 ,经过字符分类 。
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关键词
模糊模型
加权模糊相似测量
字符无监督分类
匹配算法
分级归类
字符识别
字符匹配
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Keywords
fuzzy model, weighted fuzzy similarity measure, unsupervised character classification, matching algorithm, classification hierarchy
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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