语言值直觉模糊二元组的多重多维推理方法

针对语言值推理中信息缺失的问题,基于直觉模糊集和语言值直觉模糊二元组表示模型,对多重多维模糊推理方法进行扩展,提出了语言值直觉模糊二元组的多重多维推理方法及一种先聚合规则再进行推理的扩展方法.该方法可以有效减少推理过程中语言值信息的缺失,通过将此方法应用于实例中说明了合理性.

广义犹豫模糊语言项集及其似然关系

提出了基于二元组语言模型的广义犹豫模糊语言项集用于犹豫模糊语言决策,给出了广义犹豫模糊语言项集上的运算,分析了广义犹豫模糊语言项集运算的相关性质。基于广义犹豫模糊语言项集运算,定义了广义犹豫模糊语言项集之间的似然关系,利用其似然关系,提出了广义犹豫模糊语言加权平均算子,该算子是已有犹豫模糊语言加权平均算子的推广,可用于聚合犹豫模糊语言决策中的广义犹豫模糊语言项集。

基于自然场景的OCR自动纠错系统

光学字符识别一直以来是计算机视觉领域的重要研究课题。如何进一步提高其在自然场景下的识别率是当前所面临的重大挑战。因此,提出了一个基于自然场景OCR自动纠错系统。首先构建了一个端到端的深度神经网络模型,该模型将特征提取、序列建模、序列转换集成到一个统一的框架,并可以进行端到端的训练。接着建立了一个二元语言模型,将深度神经网络模型输出的文字序列进行处理以达到自动纠错的目的。实验结果分析表明,该套系统在MJSynth数据集下有着非常高的识别率。