基于神经网络的符号自动识别系统研究

• 作者: 李洪升 王峰 赵俊渭 郭业才 陈生潭
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 符号识别 小波变换 系统仿真
• 年，卷（期）: 2002,（3）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 308-311
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2739字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2002.03.016

摘要

提出了一种新的基于神经网络的目标符号自动识别系统.该系统在图像的二值化处理过程,采用了小波变换的方法,该方法可有效克服噪声的干扰,自动确定灰度图像二值化所需要的阈值.在符号识别部分,采用了双向联想记忆 (BAM)人工神经网络技术,通过改进的感知器学习算法,增大了网络的容量,可实现对采集的有污染或缺损符号进行正确识别.仿真实验结果说明,系统具有较强的稳定性和有效性,且易于工程实现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈生潭	西安电子科技大学机电工程学院	14	318	6.0	14.0
2	赵俊渭	西北工业大学声学工程研究所	185	1366	17.0	25.0
3	王峰	西北工业大学声学工程研究所	60	537	14.0	20.0
4	郭业才	西北工业大学声学工程研究所	55	353	11.0	17.0
5	李洪升	西北工业大学声学工程研究所	18	100	6.0	9.0