基于模糊模型相似测量的字符无监督分类法

• 作者: 卢达 浦炜 谢铭培 钱忆平
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊模型 加权模糊相似测量 字符无监督分类 匹配算法 分级归类
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文与技术报告
• 页码范围: 423-429
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5023字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-4164.2002.04.013

摘要

该文提出一种基于模糊模型相似测量的文本分析系统的字符预分类方法,用于对字符的无监督分类,以提高整个字符识别系统的速度、正确性和鲁棒性.作者在字符印刷结构归类的基础上,采用模板匹配方法将各类字符分别转换成基于一非线性加权相似函数的模糊样板集合.模糊字符的无监督分类是字符匹配的一种自然范例并发展了加权模糊相似测量的研究.该文讨论了该模糊模型的特性、模糊样板匹配的规则,并用于加快字符分类处理,经过字符分类,在字符识别时由于只需针对较小的模糊样板集合而变得容易和快速.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢铭培	复旦大学计算机科学系	11	45	4.0	6.0
2	卢达	复旦大学计算机科学系	1	2	1.0	1.0
3	钱忆平	复旦大学计算机科学系	1	2	1.0	1.0
4	浦炜	复旦大学计算机科学系	1	2	1.0	1.0