基于反馈的手写体字符识别方法的研究

• 作者: 史一凡 朱小燕
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 手写体字符识别 神经网络 反馈
• 年，卷（期）: 2002,（5）
• 所属期刊栏目: 研究论文与技术报告
• 页码范围: 476-482
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5788字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-4164.2002.05.004

摘要

该文提出了一种基于反馈的手写体字符识别方法.该方法将人工神经网络结构及学习算法运用于系统反馈机制中,并从理论上证明了该学习方法是可收敛的,保证了算法的有效性.同时给出反馈的可视化约束及反馈的判别准则.试验结果证明了该方法大大降低了高噪音手写体数字的识别率.该方法指出了一条进一步提高手写体字符系统性能的新途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱小燕	清华大学智能技术与系统国家重点实验室	33	684	11.0	26.0
5	史一凡	清华大学智能技术与系统国家重点实验室	2	210	2.0	2.0