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题名基于遗传算法的手写体汉字识别系统优化方法的研究
被引量：14
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作者
林磊
王晓龙
刘家锋
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机构
哈尔滨工业大学计算机科学与工程系
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2001年第6期658-661,共4页
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基金
国家自然科学基金项目资助!(69973 0 15 )
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文摘
为了改善手写体汉字识别系统的性能 ,提出了前端单字识别器 (SCR)和后端语言解码器 (post- processingsystem )有效结合的模型 ,并且利用遗传算法对系统参数进行优化 .以联机手写体汉字识别系统作为 SCR进行测试 ,首选准确率为 6 9.46 % ,汉字识别的准确率达到 87.5 9% ,较优化前提高 6 .4% .实验结果表明 ,遗传算法 (GA )是一种有效的优化系统参数的方法 .
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关键词
手写体汉字识别系统
遗传算法
优化
计算机
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Keywords
handwritten Chinese character recognition, genetic algorithm, parameters optimization
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分类号
TP391.43
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于集成RBF神经网络的小类别手写体汉字识别系统
被引量：4
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作者
居琰
汪同庆
刘建胜
王贵新
彭健
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机构
重庆大学光电工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002年第23期100-102,158,共4页
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文摘
该文介绍了RBF神经网络的模型,讨论了RBF网络分类器的机理和特点,提出了一种集成RBF神经网络并应用于小类别手写体汉字识别系统的设计,采用了组合重心分解网格特征方法来提取汉字特征,设计了遗传进化隐层节点自生成算法用于RBF的训练。实验表明该小类别手写体汉字识别系统有很高的识别率,具有一定的实用推广价值。
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关键词
集成RBF神经网络
小类别手写体汉字识别系统
汉字特征提取
模式识别
人工神经网络
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Keywords
Pattern Recognition,Radial Basis Function Neural Network,Integration Neural Network,Handwritten Chinese Character Recognition
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分类号
TP391.43
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP1
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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