多字体字符识别的模糊神经网络模型
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TP391.41 TP18

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国防预研基金,国家自然科学基金


FNN MODEL FOR MULTI-FONT CHARACTER RECOGNITION
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    摘要:

    提出了一种用于多字体字符识别的模糊神经网络模型.通过对一个3 层MLP的输入层、输出层以及学习算法的模糊化,构造出能有效处理具有模糊边界的模式分类问题的模糊神经网络.经过大量实际采样多字体字符样本的测试表明,该模型能对字体字符识别取得很高的识别率,对加噪字符的识别试验还表明该模型具有较好的鲁棒性.

    Abstract:

    A novelfuzzy neuralnetw ork (FNN) m odelform ulti-fontcharacterrecognition w as presented, w hich can efficiently process the fuzzy pattern classification problem . This FNN m odelis built by fuzzifying the input layer, output layer and the training algorithm ofa conventionalm ultilayer perceptron (MLP). The sim ulation w ith a lot of m ulti-font character sam ples show s thatthe FNN presented here can geta high recognition rate, and has low sensitivity for different character fonts in com parison w ith classical MLP.Also, this FNN is proved to have a good robustness.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王磊 戚飞虎.多字体字符识别的模糊神经网络模型[J].红外与毫米波学报,1999,18(5):412~416]. WANG Lei, QI Fei-Hu. FNN MODEL FOR MULTI-FONT CHARACTER RECOGNITION[J]. J. Infrared Millim. Waves,1999,18(5):412~416.]

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