集成型神经网络手写体数字识别  

Handwritten Digit Recognition of An Integrated Neural Network

作　　者：罗晓斌[1] 董守斌[1] 金连文[2] 徐浩[3] 

机构地区：[1]华南理工大学计算机研究所,广州510641 [2]华南理工大学电子与通信工程系,广州510641 [3]华南理工大学网络中,广州510641

出　　处：《计算机工程》2002年第8期69-70,156,共3页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金;广东省自然科学基金资助项目

摘　　要：采用边缘检测算子对手写体数字进行特征提取,分别得到数字的水平、垂直、左右对角线方向特征以及全局特征,然后利用Kirsch5个改进的神经网络分类器分别对这种特征进行训练和初分类,最后再利用一个神经网络对个子网络的识别结果进行集成识别,取得BP5BP5了较好的实验效果。In this paper, five features for handwritten digits based on Kirsch algorithm are extracted, and five neural networks with BP learning algorithm are used to train the five features respectively. A BP neural network is finally used to integrate the outputs of the five sub-networks together. Experiments show that the proposed approach is promising. ;;;

关 键 词：集成型神经网络 手写体数字识别 BP算法 KIRSCH算子 

分 类 号：TP391.43[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]