基于神经网络信息融合的印刷体字符识别研究

• 作者: 张宇
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 反向传播算法 遗传算法 信息融合
• 年，卷（期）: 2009,（21）
• 所属期刊栏目: 图形、图像与多媒体
• 页码范围: 22-24,28
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.43
• 字数: 3963字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-7720.2009.21.008

摘要

针对印刷体字符识别,提出一种基于神经网络信息融合的方法.在对待识别目标提取特征后,分别采用2种反向传播算法的改进算法和遗传算法构造神经网络分类器模型,并进行网络的训练和识别工作.通过实验数据着重分析和比较了3种算法的特点,将此3种分类器得出的分类结果进行决策级的信息融合,最终得出识别结果.实验结果表明,此方法简单可行,具有较高的鲁棒性和识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宇		5	13	2.0	3.0