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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
Subtype工学硕士
Thesis Advisor刘迎建
2000-06-01
Degree Grantor中国科学院自动化研究所
Place of Conferral中国科学院自动化研究所
Degree Discipline模式识别与智能系统
Abstract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。
shelfnumXWLW558
Other Identifier558
Language中文
Document Type学位论文
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/7290
Collection毕业生_硕士学位论文
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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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