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基于RBF网络的光学字符提取与识别新方法 总被引:2,自引:2,他引:0
提出了一种新的基于统计与模糊隶属度的光学字符特征提取方法,可以快速准确地识别受噪声污染的光学字符.相比传统算法,本文方法的特征空间区分度更高,最小类间距离扩大33.2%以上.应用在径向基函数(Radical Basis Function,RBF)神经网络中,在字体字号变化且有背景噪声污染的影响下,识别率高达99%以上,且相比直方图投影法提速75%.理论分析与实验结果表明,与传统方法相比,该算法抗噪能力更强、模式区分度更高、时空复杂度更低,更简约、更全面地覆盖了字符的特征,应用范围广.已应用于实际系统,取得很好的实验结果. 相似文献
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环境试验箱内湿度场及其特性的实验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于环境试验箱内加湿过程的实验,通过干湿球热电偶测量相对湿度的测量方法,分析箱内湿度场及其均匀性。实验结果表明:送风温度、加湿量(入口湿度值)与加湿位置等均是箱内湿度分布的重要影响因素;随着温度的升高,箱内相对湿度随时间变化的波动幅度变小;进风状态为低湿的情况下,高温进风时,测点相对湿度平均值的偏差较小;低温进风时,该偏差较大,反之亦然;进风状态为低湿情况下,测点的相对湿度均匀性较差;而在高湿进风情况时,测点均匀性较好。 相似文献
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