基于神经网络信息融合的印刷体字符识别研究AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于神经网络信息融合的印刷体字符识别研究
所属分类：技术论文
上传者：aet
文档大小：301 K

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文档介绍：针对印刷体字符识别,提出一种基于神经网络信息融合的方法。在对待识别目标提取特征后,分别采用2种反向传播算法的改进算法和遗传算法构造神经网络分类器模型,并进行网络的训练和识别工作。通过实验数据着重分析和比较了3种算法的特点,将此3种分类器得出的分类结果进行决策级的信息融合,最终得出识别结果。实验结果表明,此方法简单可行,具有较高的鲁棒性和识别率。
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