有限集手写体汉字特是取及分类器设计
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TP391.43 F830.46

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Feature Extraction and the Design of Classifier in Small Set Handwritten Chinese Character Recognition
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    摘要:

    介绍了手写体汉字特征提取的基本概念,采用了一种叠合网络加权笔画提取方法用于提取有限集汉字特征。通过对径向基函数网络(RBF网络)的模型分析,提出了一种组合RBF网络分类器应用于有限集手写体汉字识别,并利用结合遗传算法和模拟退火算法的混合优化策略进行RBF分类器的训练。

    Abstract:

    This paper presents basic concept of feature extraction of handwritten Chinese character, and proposes a new feature extraction named superposition mesh weighting factors strokes extracting algorithm to obtain feature of small set handwritten Chinese character. Basing on the analysis model of RBFNN, an integration RBF classifier is used for small set handwritten Chinese character recognition. Then, the hybrid optimize strategy, which combines the genetic algorithm and the simulated annealing, is adopted to train RBFNN.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

居琰 汪同庆 等.有限集手写体汉字特是取及分类器设计[J].重庆大学学报,2002,25(1):96-99129.

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