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基于SEART网和模糊相似测量的手写汉字预分类法
1
作者 卢达 浦炜 谢铭培 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第A02期79-83,共5页
提出了一种手写汉字预分类的新方法.该方法分2步进行,首先采用有监督的扩展ART神经网络(SEART)产生一定数量的预分类组,然后通过模糊逻辑处理将各组字符分别转换成基于非线性加权函数的模糊样板,并通过基于模糊相似测量的匹配算法、相... 提出了一种手写汉字预分类的新方法.该方法分2步进行,首先采用有监督的扩展ART神经网络(SEART)产生一定数量的预分类组,然后通过模糊逻辑处理将各组字符分别转换成基于非线性加权函数的模糊样板,并通过基于模糊相似测量的匹配算法、相似性测量样板的分级分类进行预分类.测试结果表明,该方法效果良好,预分类正确率达到98.19%. 展开更多
关键词 手写汉字预分类 人工神经网络 有监督的扩展art 模糊相似测量 匹配算法
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基于神经网络和模糊匹配算法的手写汉字预分类研究 被引量：2
2
作者 卢达 浦炜 +1 位作者 陈琦玮 谢铭培 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第10期2418-2421,共4页
对手写汉字识别问题,提出了一种在识别之前对手写汉字预分类的新方法,该方法用Neocognitron网提取字符笔画特征,然后采用有监督的扩展ART神经网络(SEART)产生一定数量的预分类组并通过基于模糊相似测量的匹配算法进行预分类。实验表明,... 对手写汉字识别问题,提出了一种在识别之前对手写汉字预分类的新方法,该方法用Neocognitron网提取字符笔画特征,然后采用有监督的扩展ART神经网络(SEART)产生一定数量的预分类组并通过基于模糊相似测量的匹配算法进行预分类。实验表明,该方法用于手写汉字分类效果良好,预分类正确率达到98.22%。 展开更多
关键词 手写汉字预分类 人工神经网络 有监督的扩展art 模糊匹配算法
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