组合神经网络与感知器的合成对数字串中手写体数字序列的识别

• 作者: A1exander Dmitri Goltsev Rachkovskij 李宏（译）
• 来源期刊: 图象识别与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 感知器类型的网络 组合神经网络 学习 连接识别
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 页码范围: 26-32
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4

摘要

本文提出了一种利用信息设计和试验神经网络的结构和作用原理的方法，它包含了字符串中许多正确的识别方法。文中介绍了两个神经网络，它们组合成相连的识别系统。一个是组合的神经网络，另一个是感知器类型的神经网络，由计算机系统模拟来实现。在数字串中，组合系统解决了MNIST数据库提供的数字序列中手写体数字识别问题。对于输入数字串的识别程序，组合神经网络执行中间的数字识别过程。在网络中，基于感知器类型的网络执行最终经选择存储的有限数字串。实验显示，组合系统可以采用MNIST数据库许多正确的数字识别方法，包括数字串的信息。另外，实验还显示，在每个数据库中，组合系统用于MNIST数据库识别方法的无差错率超过5个连续的数字。