手写字符识别

作品数：71被引量：276H指数：8
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基于集成学习改进的卷积神经网络的手写字符识别被引量：1
《电子技术与软件工程》2018年第9期167-167,共1页黎育权 
2017年度青海大学"校长杯"创新创业培育项目基金;项目编号:2017-xzb-02z
文字是人类表达和交流信息的重要工具之一,如邮政物流信件或快递包裹的分拣和分流、交通系统中车牌号码的识别和卡口收费。本文通过搭建DCNN进行字符识别,能够达到平均98.3%的准确率,而传统的BP神经网络只能达到95%。随后,在DCNN基础上...
关键词：深度学习 机器学习 深度卷积神经网络 集成学习 手写字符识别 
混合PSO优化卷积神经网络结构和参数被引量：10
《电子科技大学学报》2018年第2期230-234,共5页唐贤伦 刘庆 张娜 周家林 
国家自然科学基金(60905066);重庆市教委科学技术研究项目(KJ1500401)
为了使卷积神经网络在非经验指导下自动寻得最优连接,并提高其参数优化效率,提出用粒子群优化卷积网络参数,并用离散粒子群优化卷积网络特征图之间连接结构的新方法。先使用粒子群优化所有权值,再采用离散粒子群优化降采样层和卷积层之...
关键词：卷积神经网络 离散粒子群优化 手写字符识别 粒子群优化 结构优化 
TensorFlow平台下的手写字符识别被引量：23
《电脑知识与技术》2016年第6期199-201,共3页张俊 李鑫 
基金项目：太原理工大学国家级大学生创新创业项目资助（编号201410112013）;山西省大学生创新创业项目资助（编号2014053）
基于谷歌第二代人工智能学习系统Tensor Flow,构建BP神经网络模型。将手写字符作为训练集输入神经网络,训练过程中不断调整权值和阈值,最终得到有较高识别精度的模型。体现了Tensor Flow在提高建模、编程、分析效率中的作用。通过此开...
关键词：人工智能 TENSOR FLOW BP神经网络 
基于最近邻规则的神经网络训练样本选择方法被引量：37
《自动化学报》2007年第12期1247-1251,共5页郝红卫 蒋蓉蓉 
国家自然科学基金(60675006)资助~~
训练集中通常含有大量相似的样本,会增加网络的训练时间并影响学习效果.针对这一问题,本文将最近邻法(Nearest neighbor,NN)简单快捷和神经网络高精度的特点相结合,提出了一种基于最近邻规则的神经网络训练样本选择方法.该方法考虑到训...
关键词：神经网络 样本选择 最近邻规则 手写字符识别 
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