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基于PCA的神经网络手写数字识别方法研究
基于PCA的神经网络手写数字识别方法研究
作者:
魏爽
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
手写数字识别
神经网络
主成分分析
模式识别
计算机视觉
摘要:
手写数字识别是计算机视觉和模式识别的一个重要研究方向.该领域的研究有了很大的进步,但是仍有待改进之处.文章提出了一个基于主成分分析的单隐层神经网络分类器,该分类器通过主成分分析减少了特征向量的维度,在保证识别准确率的情况下减少了计算量,提高了分类器性能.使用MNIST数据集对分类器进行训练,并验证了其性能.
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文献信息
篇名
基于PCA的神经网络手写数字识别方法研究
来源期刊
数字技术与应用
学科
工学
关键词
手写数字识别
神经网络
主成分分析
模式识别
计算机视觉
年,卷(期)
2019,(1)
所属期刊栏目
应用研究
研究方向
页码范围
58-59
页数
2页
分类号
TP391
字数
2956字
语种
中文
DOI
10.19695/j.cnki.cn12-1369.2019.01.32
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
魏爽
三亚学院信息与智能工程学院
29
18
2.0
3.0
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引文网络
引文网络
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节点文献
手写数字识别
神经网络
主成分分析
模式识别
计算机视觉
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数字技术与应用
主办单位:
天津市电子仪表信息研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1007-9416
CN:
12-1369/TN
开本:
16开
出版地:
天津市
邮发代号:
6-251
创刊时间:
1983
语种:
chi
出版文献量(篇)
20434
总下载数(次)
106
总被引数(次)
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