10.3969/j.issn.1008-0570.2009.09.118
基于小波变换Hopfield神经网络的手写体数字识别
手写数字识别是模式识别的一个分支,手写数字识别的方法很容易推广到其他一些相关问题,因此在模式识别领域中占有重要地位.虽然数字只有十种且笔划简单,但由于不同人书写习惯不同,上下文联系较小,要获得较高的识别率并不容易.本文提出了一种基于小波和Hopfield神经网络的手写体数字识别方法.该方法首先提取字符的小波特征,以它们作为神经网络的输入向量,然后用Hopfield网络进行识别.对字符样本的识别结果显示,此方法在识别错误率和识别效率等方面均有较好效果.
Hopfield神经网络、小波变化、字符识别
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TP183(自动化基础理论)
2009-05-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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