智能手写体数字识别的研究与实现  

作　　者：张凤南 

机构地区：[1]沈阳工学院,沈阳110000

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2022年第8期134-136,共3页Computer Programming Skills & Maintenance

摘　　要：从数据预处理、特征值的提取与选择,到分类器的设计等阶段对手写体数字0-9进行了分析与研究。提取不同的特征向量,用主成分分析技术(PCA)对特征向量进行处理,采用最小距离法、K(K=1, 3, 5)近邻法和反向传播(Back Propagation, BP)神经网络对10类手写体数字0-9进行分类,获得不同的分类结果及分类错误率。对获得的结果进行了分析比较,获得较为显著成效。

关 键 词：K近邻法 最小距离法 BP神经网络 数字识别 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]