基于表格查寻学习算法的自适应模糊分类器

摘要：

以手写体数字识别问题为背景,提出了一种基于表格查寻学习算法的自适应模糊分类器,并用Matlab 给出了自适应模糊分类器的实现,进而对其进行了仿真.仿真结果表明,该自适应模糊分类器在手写体数字识别的识别性能、利用语言信息、计算复杂性等方面均优于采用BP算法的三层前馈分类器,体现了自适应模糊处理技术用于模式识别的优越性和潜力.

关键词：手写体数字识别、自适应模糊分类器、人工神经网络

所属期刊栏目：25

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省自然科学基金974225;暨南大学校科研和教改项目476

在线出版日期：2005-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：750-753