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在研究基于隐马尔可夫模型的识别器和基于距离分类器的识别器的识别结果基础上,提出两种基于集成神经网络的手写识别系统:比较神经网络识别系统和全排列神经网络识别系统。实验分析表明,该系统对西文手写体的识别率最高可达到99%,比单独使用原始识别器的识别率提高10个百分点,达到了良好的识别效果。
基于神经网络集成的手写识别系统
【摘 要】
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在研究基于隐马尔可夫模型的识别器和基于距离分类器的识别器的识别结果基础上,提出两种基于集成神经网络的手写识别系统:比较神经网络识别系统和全排列神经网络识别系统。实
【机 构】
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复旦大学计算机与信息技术系,中国科学院海洋研究所
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2009年08期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(40776044);上海市自然科学基金(08ZR1404600)
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