基于CMAC神经网络的手写体文字识别技术

• 作者: 刘丽娜 沈艳 鞠宪龙
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: CMAC神经网络 文字特征提取 方向特征 球面特征
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 67-70
• 分类号: TP391
• 字数: 2730字
• 语种: 中文

摘要

基于神经网络的稳定性并且区分度高的特点,提出基于CMAC神经网络的文字识别技术,做出手写体文字识别系统界面,为理论的实用性提供了保证.仿真结果表明,文中提出的CMAC文字识别解决方案在文字识别率和文字特征提取技术两个方面上都有提高,同时也说明该方法可以推广到任何相似符号的区分上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈艳	哈尔滨工程大学理学院	29	213	8.0	13.0
2	刘丽娜	哈尔滨工程大学理学院	5	16	3.0	4.0
3	鞠宪龙	哈尔滨工程大学理学院	2	8	2.0	2.0