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摘要:
结合粗糙集和模糊神经网络提出了一种粗糙模糊神经网络识别器的模型.该模型根据粗糙集理论对训练样本进行建立决策表、离散决策表、约简决策表、提取分类规则等推理过程设计.粗糙模糊神经网络识别器的输入层、两个隐含层、输出层的神经元个数分别根据决策表的约简结果、离散结果和分类规则、决策属性决定.将该识别器用于车牌字符识别,实验表明:该方法比粗糙集规则匹配识别方法识别率提高了18%,比BP神经网络识别方法识别率提高了2.7%.
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文献信息
篇名 一种粗糙模糊神经网络识别器及其应用
来源期刊 中北大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 粗糙集 粗糙模糊神经网络 字符识别
年,卷(期) 2009,(3) 所属期刊栏目 自动化与计算机技术
研究方向 页码范围 228-232
页数 5页 分类号 TP391
字数 4428字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-3193.2009.03.007
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1 赵晓霞 中北大学信息与通信工程学院 24 103 6.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
粗糙集
粗糙模糊神经网络
字符识别
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
中北大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-3193
14-1332/TH
大16开
太原13号信箱
1979
chi
出版文献量(篇)
2903
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7
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