基于量子神经网络的手写体数字识别方法研究

• 作者: 吴茹石 彭力
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 量子神经网络 多层激励函数 多级分类器 手写体数字识别 模式识别
• 年，卷（期）: 2007,（18）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 4462-4465
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3640字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7024.2007.18.045

摘要

手写体数字识别问题是模式识别领域的一个重要研究课题.提出了一种基于多层激励函数的量子神经网络和多级分类器组合的手写体数字识别方法,采用MNIST数据库进行训练和测试.实验结果表明,该识别方法在识别率和可靠性方面均有很好的效果,同时也体现出量子神经网络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	彭力	江南大学控制科学与工程研究中心	148	814	15.0	21.0
2	吴茹石	江南大学控制科学与工程研究中心	2	27	2.0	2.0