手写体数字

作品数：271被引量：792H指数：14
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：李凡长张莉杨季文何书萍王邦军更多>>
相关机构：苏州大学北京邮电大学南京理工大学清华大学更多>>
相关期刊：更多>>
相关基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金广东省自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
选择条件：
  • 期刊=计算机科学x
共 条 记 录，以下是1-6
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于改进Sigmoid卷积神经网络的手写体数字识别被引量：6
《计算机科学》2022年第12期244-249,共6页樊继慧 滕少华 金弘林 
国家自然科学基金(61972102);广东省教育厅重大专项(2021ZDZX1070);广东省高等教育研究课题(22GQN37);校本研究项目(2021XBZ03)。
深度学习技术在数字识别领域有着普遍的应用。通过深度学习技术构造神经网络模型,运用不同的激活函数搭配不同的参数初始化策略,对MINIST手写数据集进行训练;构建分析模型,识别图像中的数字,将大数据量的图片降维成小数据量图片,同时保...
关键词：数字识别 K最近邻算法 深度学习 卷积神经网络 交叉熵 
基于注意力机制的手写体数字识别被引量：6
《计算机科学》2022年第S02期626-630,共5页李波燕 张勇 袁德荣 熊堂堂 何浪 
国家自然科学基金(61762043);江西省自然科学基金(20192BAB207022);江西省教育厅科学技术研究重点项目(GJJ190249)
作为模式识别的重要分支,手写体数字识别正置于前所未有的热潮之下,卷积神经网络也被广泛应用于相关研究。针对手写体数字识别在训练过程中容易出现梯度爆炸和梯度弥散等现象导致图像识别准确率低的问题,提出了一种嵌入CBAM(Convolution...
关键词：手写体数字识别 注意力机制 卷积神经网络 深度学习 
多尺度特征和神经网络相融合的手写体数字识别被引量：14
《计算机科学》2013年第8期316-318,共3页赵元庆 吴华 
国家自然科学基金青年基金项目(41001251)资助
针对传统特征提取方法无法有效解决书写随意性的干扰问题,提出了一种多尺度特征和神经网络相融合的手写体数字识别方法。首先提取手写体数字二值图像的轮廓、笔画次序等结构特征,并旋转坐标轴,提取多角度结构特征;然后将字符从中心点到...
关键词：多尺度 手写体数字识别 多角度结构特征 多层次灰度特征 
基于改进BP神经网络的手写体数字识别被引量：7
《计算机科学》2011年第B10期204-205,248,共3页何松 戚建宇 
数字识别在许多领域有广泛的应用。通过对人工神经网络的研究与学习,运用改进的BP神经网络对无约束手写体数字识别过程中的数字样本进行识别。实验证明,该方法具有很强的抗干扰性,克服了传统BP算法的局限性,其识别率和准确率都有很大提高。
关键词：神经网络 数字识别 改进BP网络 
一种基于AP的仿生模式识别方法被引量：3
《计算机科学》2011年第5期224-226,230,共4页丁杰 杨静宇 
国家自然科学基金(60632050);国家"863"计划项目(2006AA01Z119)资助
提出了一种基于仿射传播聚类(Affinity Propagation Clustering,AP Clustering)和仿生模式识别理论(Biomi-metic Pattern Recognition,BPR)的识别方法。该方法通过AP聚类选择代表训练样本,依据仿生模式识别理论构建并划分样本空间,通过...
关键词：AP聚类 仿生模式识别 后验概率 类条件置信变换 手写体数字识别 
手写体数字识别系统中一种新的特征提取方案被引量：8
《计算机科学》2007年第9期236-239,共4页宋曰聪 胡伟 
四川省重点科技项目;项目号(02GG006-036)
本文时手写体数字识别系统中的数字特征提取方法进行了深入的研究,分析了当前用得比较多的三种特征提取方法,在此基础上提出了一种新的特征提取方案。该方案从每个字符中提取关键的13个点作为特征点,其主要特点是特征提取简单有效.节省...
关键词：手写体数字识别 特征提取 模式识别 
全选清除导出
共1页<1>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部