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摘要:
针对单纯使用多层BP网络训练学习的方法来识别数字存在不少不足之处的情况,提出了一种将 BP 网络与数字的结构特征相结合的方法,以提高网络的识别能力.通过实例证明,采用该方法对数字的识别精度有一定的提高.
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BP网络在手写体数字识别中的应用
数字识别
BP神经网络
部分连接
应用
基于骨架结构特征的手写数字识别方法
细化
手写数字识别
结构特征
采用多级分类器的手写数字识别技术研究
分类器
特征抽取
二值化
数字识别
基于形体特征的手写体数字识别
手写体数字
预处理
骨架搜索
模板匹配
特征匹配
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 结构特征分类在手写数字识别中的应用
来源期刊 重庆工学院学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 结构特征 神经网络 手写数字识别
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目 信息·电子·计算机
研究方向 页码范围 142-144,149
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 2117字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-8425-B.2008.04.035
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 邱泽阳 41 161 7.0 11.0
2 李慧 6 65 5.0 6.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (10)
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节点文献
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2014(2)
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  • 二级引证文献(2)
2016(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
结构特征
神经网络
手写数字识别
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
重庆理工大学学报(自然科学版)
月刊
1674-8425
50-1205/T
重庆市九龙坡区杨家坪
chi
出版文献量(篇)
7998
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17
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