一种改进的基于ART2神经网络的文字识别算法

• 作者: 何滔 赵莹莹
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: ART2神经网络 漂移 收敛速度
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 页码范围: 237-239
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5261字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-808X.2012.03.015

摘要

为了解决ART2神经网络的漂移问题,提出了一种改进的基于ART2神经网络的文字分类和识别方法.此方法能够自主学习,收敛速度快,识别率和识别速度都比BP神经网络高.实践证明,基于此设计的脱机手写体文字识别系统能对较规范的手写体文字进行识别,识别率达到85％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何滔	桂林电子科技大学信息科技学院	6	4	1.0	1.0
2	赵莹莹	桂林电子科技大学信息科技学院	5	41	2.0	5.0