基于神经网络的手写体数字识别

• 作者: 石齐双 袁焕丽 陈园园
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 手写体数字识别 预处理与特征提取 神经稀疏编码算法 MATLAB
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 140-141
• 页数: 2页
• 分类号: TP391
• 字数: 2121字
• 语种: 中文

摘要

本文重点解决以图像方式存在的手写体数字识别问题,首先对图像进行预处理,其次对结构特征进行提取,最后利用神经网络模型对前面两步得到的样本数据进行学习和训练.通过MATLAB进行仿真,神经稀疏编码算法应用在手写体数字识别中能够得到比较好的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁焕丽	周口师范学院物理与电信工程学院	16	28	3.0	4.0
2	陈园园	周口师范学院物理与电信工程学院	17	19	2.0	3.0
3	石齐双	周口师范学院物理与电信工程学院	1	5	1.0	1.0