PNN在手写体数字识别中的应用

• 作者: 幸坚炬 李军 谢赞福
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: 概率神经网络 手写体数字识别 贝叶斯决策理论 图像识别
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 页码范围: 20-23
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.43

摘要

税务、金融等经济领域的手写体数字信息通过计算机进行自动识别处理,可以节省人力、物力和财力,具有较高的实用价值。介绍概率神经网络的基本原理,并将概率神经网络应用于手写体数字识别中,在一定的训练样本和网络扩散速度情况下,实现基于概率神经网络的手写体数字识别。通过MATLAB对MNIST手写体数据库数据进行仿真实验验证,结果表明概率神经网络在手写体数字识别中能够取得较高的识别率,使用的算法可行有效。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李军		28	88	5.0	8.0
2	谢赞福		43	259	9.0	14.0
3	幸坚炬		6	12	2.0	3.0