10.3969/j.issn.1671-654X.2004.01.022
基于SGNN的数字字符识别
自生成神经网络SGNN具有自主学习能力强和计算速度快的特点,可用于识别带噪声的数字字符.首先提取数字字符的特征矢量,然后将特征矢量输入SGNN中对SGNN进行训练建立分类器,通过比较未知样本特征矢量和分类器根节点权值矢量的距离远近从而得到识别结果.实验表明这种方法有较高的识别正确率,其性能优于BP神经网络.
自生成神经网络、数字识别、模式识别、分类器
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TP391(计算技术、计算机技术)
2004-05-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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