一种识别手写字符的多分类器集成方法
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TP393.12

基金项目:


A Meta-synthetic Approach for Lower-constrained Handwritten Character Recognition
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    提出了一个识别手写字符的综合网络集成模型,该模型由2个B-小波神经网络分类器和一个Morlet-小波神经网络分类器构成,实验的结果充分显示了该方法的有效性。

    Abstract:

    A meta-synthetic network approach for conbination of multiple classifier is proposed aimed at solving the problems of character recognition. It composes of two B-Wavelet neural network classifiers and a Morlet-B-Wavelet neural network classifier.It is shown that the method is effective used in handwritten capital English character recongnizing.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

杨波 赵学军 等.一种识别手写字符的多分类器集成方法[J].重庆大学学报,2001,24(3):114-116.

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:2000-10-10
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期: