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| 多级PSO神经网络在手写体字符识别中的应用 | |
| 引用本文： | 李冰,孙德宝. 多级PSO神经网络在手写体字符识别中的应用[J]. 计算机技术与发展, 2005, 15(1) |
| 作者姓名： | 李冰 孙德宝 |
| 摘 要： | 提出一种用于手写体字符识别的三级神经网络模型,各子神经网络均用粒子群优化算法(PSO)训练.在该模型中,各个神经网络与不同的图像特征提取方法相结合;识别时,三个神经网络先串联再并联.该模型充分有效地利用了各种特征信息,从实验结果看,也达到了较好的辨识目的.文中主要讨论手写字符图像的特征提取、粒子群优化算法及其在网络训练上的应用,最后分析了识别结果并与采用改进BP训练算法的综合识别效果进行了比较. |
| 关 键 词： | 手写体字符识别 多级神经网络 特征提取 粒子群优化算法(PSO) |
Application of a Multi-stage PSO Neural Network System for Handwritten Character Recognition |
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