基于SEART网和模糊相似测量的手写汉字预分类法

摘要：

本文提出了一种手写汉字预分类的新方法.该方法分2步进行,首先采用有监督的扩展ART神经网络(SEART)产生一定数量的预分类组,然后通过模糊逻辑处理将各组字符分别转换成基于非线性加权函数的模糊样板,并通过基于模糊相似测量的匹配算法、相似性测量样板的分级分类进行预分类.测试结果表明,该方法效果良好,预分类正确率达到98.19﹪.

关键词： 汉字录入 手写汉字 模糊识别 神经网络 匹配算法

作者: 卢达 浦炜 谢铭培

作者单位: 常熟理工学院物理与电子科学系,常熟,215500 上海复旦大学计算机科学系,上海,200433

会议类型: 国内会议

会议名称: 2005全国自动化新技术学术交流会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 79-83

在线出版日期: 2005-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）