基于RBF神经网络的汉字粗分类方法

• 作者: 李红睿 杨芳 田学东
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 医学
• 关键词: RBF神经网络 粗分类 四边码 粗网格
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 170-172
• 页数: 3页
• 分类号: R391.4
• 字数: 2159字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.06.048

摘要

粗分类是提高汉字识别速度的主要手段.将RBF(Radial Basis Function neural network)神经网络用于汉字粗分类,采用汉字四边码和粗网格作为汉字粗分类的特征以进行比较.分别对GB2312-80一级字库印刷体及手写体进行实验,实验结果表明将RBF神经网络用于汉字粗分类比通常使用的欧式距离作为分类器有较好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨芳	河北大学数学与计算机学院	12	112	6.0	10.0
2	李红睿	河北大学数学与计算机学院	1	7	1.0	1.0
3	田学东	河北大学数学与计算机学院	72	356	9.0	15.0