基于量子门神经网络的手写体数字识别

马宁; 廖慧惠

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手写体数字识别作为模式识别研究热点之一已得到广泛应用,诸多应用对手写体数字的识别率要求也越来越高,同时对批量数据处理的速度也提出了更高的要求.本文针对改善手写体数字的识别正确率和批量数据处理速度,将基于量子门组的神经网络方法引入到手写体数字识别中,通过选取字符的粗网格特征作为识别特征进行仿真实验.实验结果表明,该方法能够有效提高手写体数字的正确识别率.

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来源
《吉林工程技术师范学院学报》 |2012年第4期|71-73|共3页
作者
马宁; 廖慧惠;
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作者单位

安徽广播电视大学理工农医部,安徽合肥230022;

安徽工业经济职业技术学院教务处,安徽合肥230051;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
神经网络; 量子门; 手写体识别;

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