一种改进的基于ART2神经网络的文字识别算法

摘要：

为了解决ART2神经网络的漂移问题,提出了一种改进的基于ART2神经网络的文字分类和识别方法.此方法能够自主学习,收敛速度快,识别率和识别速度都比BP神经网络高.实践证明,基于此设计的脱机手写体文字识别系统能对较规范的手写体文字进行识别,识别率达到85％.

关键词：ART2神经网络、漂移、收敛速度

所属期刊栏目：32

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西高等教育教学改革工程2012JGA240

在线出版日期：2012-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：237-239