基于深度学习的手写英文字体识别研究

高燕超

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针对化学信息手写英文字体识别准确率低,缺少类别信息的问题,本研究基于深度学习,在传统降噪自动编码器的基础上,提出一种组合降噪自动编码和分类降噪编码的组合自编码网络算法,实现了对化学信息手写英文字体的数据特征提取和类别特征提取.通过MNIST数据集和Chars74K数据集测试了该算法与分类降噪自动编码算法在不同迭代次数、网络结构和降噪比例下对数据集的识别结果和识别性能.实验结果表明,本研究提出的组合自编码算法的识别错误率整体偏低,准确包含了化学信息手写英文字体的类别信息,证明该算法具有良好的手写英文字体识别效果.

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来源
《粘接》 |2021年第7期|84-87127|共5页
作者
高燕超;
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作者单位

宝鸡职业技术学院宝鸡 721000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
深度学习; 手写英文字体; 自动编码器; 组合自编码网络;

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