Li-Hopfield神经网络用于汉字字符识别

• 作者: 吴乐南 张煜东 王水花 闵锐
• 来源期刊: 南京信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: Hopfield神经网络 虚假稳定点 汉字字符识别
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 页码范围: 6-12
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 5226字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-7070.2010.01.002

摘要

提出了一种Li-Hopfield网络,解决了Hopfield神经网络能量函数存在积分项、振荡收敛、计算复杂等问题,并继承了Hopfield网络的结构与Li网络的优点.同时发现基于部首拆分的汉字字符识别可以忽视甚至利用该网络的虚假稳定点,从而使样本存储量降为传统Hopfileld网络的1.44%,表明该算法有效且快速.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴乐南	东南大学信息科学与工程学院	412	3936	29.0	45.0
2	张煜东	东南大学信息科学与工程学院	47	664	11.0	24.0
3	王水花	东南大学信息科学与工程学院	24	417	7.0	20.0
4	闵锐	东南大学信息科学与工程学院	18	107	6.0	9.0