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基于模糊神经网络的手写体数字识别系统的设计与实现
陈峻峰
学位类型工学硕士
导师刘迎建
2000-06-01
学位授予单位中国科学院自动化研究所
学位授予地点中国科学院自动化研究所
学位专业模式识别与智能系统
摘要本论文主要介绍了一个基于模糊神经网络的手写体数字识别系统。 本文首先简要地介绍了一些有关模式识别、人工神经网络和模糊系统技 术的发展背景和相关的基础知识,阐明了它们在字符识别领域进行综合应用 的可行性。然后着重介绍了手写体数字识别系统的系统组成,分别对预处理、 特征提取、分类器设计作了较为详尽的介绍。 本文所介绍的手写体数字识别系统的主要特点有: 1.以多种特征做为识别的基础,保证了有足够的信息量以获取较高的识 别率; 2.采用了基于神经网络集成的模糊系统作为分类器,综合了人工神经网 络和模糊控制系统的特点,取长补短,使识别分类系统的功能更加完善; 3.在预处理环节引入了多种技术:噪声抑制、倾斜矫正,提高了系统在 存在干扰和较差输入条件下的鲁棒性。 我们对该系统的测试数据表明,以上策略确实使得该系统成为一个鲁棒 的、具有较好性能的手写数字识别系统。
馆藏号XWLW558
其他标识符558
语种中文
文献类型学位论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/7290
专题毕业生_硕士学位论文
推荐引用方式
GB/T 7714
陈峻峰. 基于模糊神经网络的手写体数字识别系统的设计与实现[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院自动化研究所,2000.
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