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识别数学符号的神经网络方法
被引量:
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作者
孔俊
吴微
赵卫海
《吉林大学自然科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2001年第3期11-16,共6页
采用 BP网络和 Kohonen自组织特征映射网络组成的多级神经网络模型 ,对数学符号进行识别 ,引入“雪球”和平滑训练方法以提高网络性能 .实验结果表明 ,该模型对数学符号的识别 ,特别在有噪音污染的情况下 ,具有较好的效果 .
关键词
多级神经网络
BP算法
自组织特征映射
“雪球”训练
平滑
训练
数学符号
识别
下载PDF
职称材料
题名
识别数学符号的神经网络方法
被引量:
1
1
作者
孔俊
吴微
赵卫海
机构
吉林大学数学研究所
大连理工大学应用数学系
出处
《吉林大学自然科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2001年第3期11-16,共6页
基金
国家自然科学基金 (批准号 :199710 12 )
教育部青年骨干教师基金
国防科工委国防基础科研基金 (批准号 :J170 0 B0 0 2 )
文摘
采用 BP网络和 Kohonen自组织特征映射网络组成的多级神经网络模型 ,对数学符号进行识别 ,引入“雪球”和平滑训练方法以提高网络性能 .实验结果表明 ,该模型对数学符号的识别 ,特别在有噪音污染的情况下 ,具有较好的效果 .
关键词
多级神经网络
BP算法
自组织特征映射
“雪球”训练
平滑
训练
数学符号
识别
Keywords
multi stage neural networks
BP algorithm
self organizing feature maps
snowball training
smoothing training
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
识别数学符号的神经网络方法
孔俊
吴微
赵卫海
《吉林大学自然科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2001
1
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