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题名一种新的地形图汉字注记自动提取算法
被引量：6
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作者
郑华利
周献中
王宏波
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机构
南京理工大学自动化系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第3期11-13,27,共4页
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基金
部委"十五"项目基金资助
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文摘
地形图中包含大量的汉字注记,为了实现地图要素自动识别,首先要将文字正确地提取出来。该文通过对汉字特征的分析,提出了一种新的汉字提取算法。首先根据地图图像的特点进行骨架运算,利用形态算子对汉字笔画进行分解,最后实现对汉字注记的笔画统计提取。该算法较好地解决了字线粘连、旋转等情况下的汉字提取问题,具有良好的稳定性。
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关键词
地形图
汉字注记
特征提取
数学形态学
汉字自动提取算法
模式识别
计算机
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Keywords
topographic map,chinese character,feature extraction,algorithm
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分类号
P28
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名竞争层结构可调SOM网络在中药模式识别中的应用
被引量：1
- 2
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作者
王佩佩
宋晓峰
杨平
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机构
南京航空航天大学生物医学工程系
南京航空航天大学医院
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2007年第4期479-485,共7页
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文摘
针对经典SOM算法无法准确反映原始数据的特征信息,提出了竞争层结构可调的SOM算法——CSA-SOM算法。该算法增加了竞争层神经元动态调节的步骤,调节的依据是不断比较原数据的位置信息和映射后低维空间的位置信息,使两者最终能趋于一致。因此降维后的数据能够较好地保持原数据的特征,包括距离信息、角度信息以及分布信息。该算法有效地实现了红景天药材的准确清晰分类。算法理论分析和实验结果均表明,CSA-SOM算法是一种快速、准确的数据内在规律映射可视化算法,与SOM算法相比,CSA-SOM算法的特征映射效果比较好,解决了SOM算法会使映射后数据结构发生扭曲的问题。
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关键词
SOM网络
CSA—SOM算法
特征提取
降维映射
中药
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Keywords
SOM network
CSA-SOM algorithm
feature extraction
dimension reduced mapping
chinese traditional medicine
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名汉字复杂指数特征提取技术的实现及其改进
被引量：3
- 3
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作者
秦姣华
向旭宇
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机构
湖南城市学院数学与计算科学系
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2006年第2期265-267,共3页
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基金
湖南省教育厅科研基金项目(03A011)
湖南省教育厅科研基金项目(05C778)
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文摘
汉字识别的理论和技术经历多年的发展之后,取得了许多重大进展,但已有的研究成果还不能彻底解决所有的问题,在理论和技术上都有待进一步的研究与发展。汉字识别的关键技术在于特征提取。介绍了用复杂指数实现汉字特征提取技术的方法,并通过对现有复杂指数特征提取技术的深入研究,分析其在特征提取上存在的问题,有针对性地对复杂指数特征提取技术进行了相应的改进,并给出了两种改进的稳定性好、分类能力强的复杂指数特征提取算法。
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关键词
复杂指数
汉字识别
特征提取
分类特征
算法改进
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Keywords
complexity index
chinese character recognition
feature extraction
classification feature
algorithm amelioration
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于形态分解运算的地形图要素自动提取与识别
- 4
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作者
郑华利
周献中
王宏波
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机构
南京理工大学自动化系
南京理工大学电子工程系
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2004年第6期1072-1075,共4页
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基金
总装备部"十五"项目基金 ( 10 40 5 0 2 0 2 )资助
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文摘
针对地形图识别中的要素自动分割问题 ,提出了基于形态分解运算的提取算法 .本算法根据形态特征的不同将地图要素进行结构分解 ,然后运用腐蚀、膨胀、改进的 RL S变换等算子对相同特征的结构进行分类综合 ,最后依据要素特征组合的整体分析实现了地图上各要素的提取 .同以往的算法相比 ,本算法运算简单 ,且能更好的解决地图要素的重叠及粘连问题 .此算法已编程实现 ,实验证明效果比较理想 .
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关键词
地形图
形态分解
特征提取
识别算法
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Keywords
topographic map
morphological decomposition
feature extraction
recognition algorithm
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于汉字与部件聚类的计算机模拟研究
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作者
方新
穆志纯
陈静
杜大鹏
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机构
北京科技大学信息工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第12期2951-2953,共3页
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文摘
以自组织特征映射算法为理论基础,提出了一种新的SOMNET算法,利用人工神经网络实现了具有相似特征的汉字的聚类以及汉字部件的聚类。并对汉字及其部件的显示效果进行了分析,从不同角度刻画了SOM模型的应用。研究结果对于汉字认知研究以及留学生第二语言习得教学具有一定的参考价值。
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关键词
SOMNET算法
汉字聚类
自组织特征映射
第二语言习得
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Keywords
SOMNET algorithm
chinese characters clustering
self-organizing feature map
second language acquisition
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分类号
TP391.12
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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