吴鸣锐

作品数：3被引量：42H指数：3
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供职机构：清华大学计算机科学与技术系更多>>
发文主题：神经网络模式识别汉字识别字符识别神经网络算法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《软件学报》《计算机学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划福建省教育厅科技项目更多>>
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基于局部化原理和概率模型的LVQ改进算法被引量：6
《计算机学报》2003年第5期626-629,共4页叶少珍 吴鸣锐 张钹 郑文波 马少平 
国家自然科学基金重点项目 (60 13 5 0 10 );国家"九七三"重点基础研究发展规划项目 (G19980 3 0 5 0 9);福建省教育厅科技项目 (JA0 2 15 7)资助
利用局部化原理和概率模型的优化方法 ,提出一种LVQ改进算法———基于局部化原理和概率模型的LVQ算法 (LocalizationprincipleandProbabilitybasedLVQ ,LoPLVQ) .与传统LVQ算法相比 ,不仅缩短训练时间 ,而且具有较高的识别率 .实验结...
关键词：模式识别 局部化原理 概率模型 LVQ改进算法 学习矢量量化算法 计算机 
一种基于神经网络覆盖构造法的模糊分类器被引量：18
《软件学报》2003年第3期429-434,共6页叶少珍 张钹 吴鸣锐 郑文波 
Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60135010 (国家自然科学基金); the National Grand Fundamental Research 973 Program of China under Grant No.G1998030509 (国家重点基础研究发展规划(973))
首先介绍了一种M-P模型几何表示,以及利用这种几何表示可将神经网络的训练问题转化为点集覆盖问题,并在此基础上分析了神经网络训练的一种几何方法.针对该方法可构造十分复杂的分类边界,但其时间复杂度很高.提出一种将神经网络覆盖算法...
关键词：神经网络 覆盖构造法 模糊分类器 模式识别 汉字识别 
一种用于大规模模式识别问题的神经网络算法被引量：23
《软件学报》2001年第6期851-855,共5页吴鸣锐 张钹 
国家自然科学基金资助项目 (6 982 30 0 1);国家重点基础研究发展规划 973资助项目 (G19980 30 5 0 9);高等学校博士学科点专项科研&
许多实际的模式识别问题如对手写体汉字的识别 ,都属于大规模的模式识别问题 .目前 ,传统的神经网络算法对这类问题尚无有效的解决办法 .在球邻域模型的基础上提出一种可用于大规模模式识别问题的神经网络训练算法 ,试图加强神经网络解...
关键词：神经网络 模式识别 字符识别 球邻域模型 汉字识别 算法 
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