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一种用于非约束手写体字符识别的布尔神经网络 被引量:2

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摘要 该文提出了一种基于布尔神经网络的数字字符识别的改进算法。该算法以字符的物理结构构成二值特征向量,通过对标准模式样本的训练以及相应吸引半径的初值标定,建立字符识别模型;根据一近邻准则,最大距离准则完成对待识别字符的归属的判决。实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性。
出处 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 1999年第4期34-35,共2页 Computer Engineering and Applications
  • 相关文献

参考文献2

  • 1Seong W L,PR,1996年,29卷,1期,1953页
  • 2罗发龙,神经网络信号处理,1993年,1页

同被引文献3

  • 1[1]Gazula S, Kabuka M R. Design of Supervised Classifiers Using Boolean Neural Networks[J]. IEEE Trans. PAMI,1995, 17(12): 1239-1246.
  • 2Gazula S , Kabuka M R. Design of Supervised Classifiers Using Boolean Neural Networks[J]. IEEE Trans. PAMI, 1995, 17(12):1239-1246.
  • 3王启瑞,朱婉玲.一种基于MATLAB的带噪声字符识别算法实现[J].计算机仿真,2002,19(4):91-93. 被引量:7

引证文献2

二级引证文献4

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