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基于图像特征和Hopfield的手写体数字识别
1
作者
支长义
刘润田
梁言顺
《煤炭技术》
CAS
北大核心
2011年第5期185-187,共3页
基于粗网格特征提取再和Hopfield神经网络相结合的识别方法:首先用粗网格提取特征向量组,再将向量组分为8个分向量,然后再作为Hopfield的输入向量,进行识别,经过对样本的仿真、测试,有着良好的识别效果。
关键词
手写体数字
HOPFIELD
粗网格特征提取
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职称材料
题名
基于图像特征和Hopfield的手写体数字识别
1
作者
支长义
刘润田
梁言顺
机构
郑州大学电气工程学院
出处
《煤炭技术》
CAS
北大核心
2011年第5期185-187,共3页
文摘
基于粗网格特征提取再和Hopfield神经网络相结合的识别方法:首先用粗网格提取特征向量组,再将向量组分为8个分向量,然后再作为Hopfield的输入向量,进行识别,经过对样本的仿真、测试,有着良好的识别效果。
关键词
手写体数字
HOPFIELD
粗网格特征提取
Keywords
hopfield
coarse
grid
feature extraction
handwritten
digital
recognition
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图像特征和Hopfield的手写体数字识别
支长义
刘润田
梁言顺
《煤炭技术》
CAS
北大核心
2011
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