基于神经网络信息融合的印刷体字符识别研究

张宇

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基于神经网络信息融合的印刷体字符识别研究

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针对印刷体字符识别,提出一种基于神经网络信息融合的方法。在对待识别目标提取特征后,分别采用2种反向传播算法的改进算法和遗传算法构造神经网络分类器模型,并进行网络的训练和识别工作。通过实验数据着重分析和比较了3种算法的特点,将此3种分类器得出的分类结果进行决策级的信息融合,最终得出识别结果。实验结果表明,此方法简单可行,具有较高的鲁棒性和识别率。

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来源
《网络安全与数据治理》 |2009年第21期|22-24|共4页
作者
张宇;
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作者单位

华北计算机系统工程研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.43;
关键词
神经网络; 反向传播算法; 遗传算法; 信息融合;

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