概率神经网络在手写汉字识别中的应用

• 作者: 刘朝阳 李少博 陈以
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 工学
• 关键词: 概率神经网络 手写汉字识别 特征提取 图像处理
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机技术与应用
• 页码范围: 32-34
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 1543字
• 语种: 中文

摘要

针对手写汉字的多样性和复杂性，及识别困难的问题，提出了基于概率神经网络的手写汉字识别方法。概率神经网络学习过程简单，学习速度快，分类准确，吸收了径向基神经网络与经典的概率密度估计原理的优点，与传统的前馈神经网络相比，在模式分类方面尤其具有较为显著的优势。为提高识别的准确性和识别速度。在识别前，需要对待识别的汉字图像进行预处理，为识别提供准确的汉字特征向量。而后通过概率神经网络对所提供汉字特征向量进行训练识别。通过对具有代表性几组汉字样本进行试验。证明了方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈以		56	371	11.0	17.0
2	刘朝阳		2	10	1.0	2.0
3	李少博		2	10	1.0	2.0