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摘要:
手写体数字识别有着重大的使用价值,用多层BP网络来识别手写体数字是手写体数字识别的一大进步,但是,用单纯的BP网络来识别也存在识别精度不高等的问题.将BP网络技术和数字本身的结构特征结合起来,提出了一种基于结构特征分类BP网络的手写体数字识别新方法.首先提取点、环等数字特征值,并根据一些特征进行分类;然后再运用BP神经网络识别,以提高网络的识别能力;最后,选取了500个人的0~9的手写体数字,运用以上算法进行BP神经网络识别,用3000个手写体数字作为训练样本,2000个其他的样本进行测试,网络收敛后,识别率达到96%以上,比原来有一定的提高.
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文献信息
篇名 基于结构特征分类BP网络的手写数字识别
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 手写体数字识别 结构特征 神经网络
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目 智能、算法、软件工程
研究方向 页码范围 130-132
页数 3页 分类号 TP18
字数 1786字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2007.01.044
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 耿西伟 2 22 1.0 2.0
2 张猛 6 27 2.0 5.0
3 沈建京 25 249 8.0 15.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (12)
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研究主题发展历程
节点文献
手写体数字识别
结构特征
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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