基于最近邻聚类算法自适应模糊分类器

• 作者: 姜宇鹰 张镭 黄战
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 手写体数字识别 自适应模糊分类器 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 177-179
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4085字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.02.064

摘要

以手写体数字识别问题为背景,提出了一种基于最近邻聚类算法的自适应模糊分类器,并用Matlab给出了自适应模糊分类器的实现,进而对其进行了仿真.仿真结果表明,所提出的自适应模糊分类器在手写体数字识别的识别性能、利用语言信息、计算复杂性等方面均优于采用BP算法的三层前馈分类器,体现了自适应模糊处理技术用于模式识别的优越性和潜力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄战	暨南大学计算机科学系	22	197	9.0	13.0
2	姜宇鹰	暨南大学计算机科学系	2	11	2.0	2.0
3	张镭	暨南大学计算机科学系	2	11	2.0	2.0