基于量子门神经网络的手写体数字识别 | |
马宁1; 廖慧惠2 | |
2012-04-26 | |
发表期刊 | 吉林工程技术师范学院学报 |
ISSN | 1009-9042 |
卷号 | 28期号:04页码:71-73 |
摘要 | 手写体数字识别作为模式识别研究热点之一已得到广泛应用,诸多应用对手写体数字的识别率要求也越来越高,同时对批量数据处理的速度也提出了更高的要求。本文针对改善手写体数字的识别正确率和批量数据处理速度,将基于量子门组的神经网络方法引入到手写体数字识别中,通过选取字符的粗网格特征作为识别特征进行仿真实验。实验结果表明,该方法能够有效提高手写体数字的正确识别率。 |
关键词 | 神经网络 量子门 手写体识别 |
URL | 查看原文 |
语种 | 中文 |
资助项目 | 安徽省高校优秀青年人才项目(2012SQRL230) |
原始文献类型 | 学术期刊 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/80805 |
专题 | 国家开放大学安徽分部 |
作者单位 | 1.安徽广播电视大学理工农医部; 2.安徽工业经济职业技术学院教务处 |
第一作者单位 | 国家开放大学安徽分部 |
第一作者的第一单位 | 国家开放大学安徽分部 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 马宁,廖慧惠. 基于量子门神经网络的手写体数字识别[J]. 吉林工程技术师范学院学报,2012,28(04):71-73. |
APA | 马宁,&廖慧惠.(2012).基于量子门神经网络的手写体数字识别.吉林工程技术师范学院学报,28(04),71-73. |
MLA | 马宁,et al."基于量子门神经网络的手写体数字识别".吉林工程技术师范学院学报 28.04(2012):71-73. |
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