手写体汉字识别中非监督学习方法的实现  

Implementation of Non-monitored Learning Method in Chinese Characters Manuscript Recognition

作　　者：牛光[1] 

机构地区：[1]解放军信息工程大学电子技术学院,郑州450004

出　　处：《计算机工程》2002年第7期165-166,共2页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目()69802003

摘　　要：通过对基于概率密度函数估计的直接方法和基于样本间相似度量的间接方法的结合使用,并针对手写体汉字识别的特点,对相应算法及过程进行改进,使经非监督学习后的样本集的划分达到整体和局部的最佳。Aiming at the characteristics in Chinese characters manuscript recognition, this paper improves corresponding algorithm and process by combining probability density function estimating based direct method and makes the division of sample set after non-monitored learning get to integral and partial optimization. ;;;;

关 键 词：手写体汉字识别 非监督学习方法 概率密度 训练数据 子集 样本集 样本模 模糊识别 

分 类 号：TP391.43[自动化与计算机技术—计算机应用技术]