基于多级神经网络结构的手写体汉字识别ξ-华南理工大学人机智能.pdfVIP

1997 年 5 月 通　信　学　报 V o l. 18 N o. 5 第 18 卷第 5 期　 　 JOU RN AL O F CH IN A IN ST ITU T E O F COMM U N ICA T ION S 　　　　 M ay 1997 论　　文 P ap er s 基于多级神经网络结构的手写体汉字识别 金连文　　徐秉铮 (华南理工大学电子与通信工程系　广州 5 1064 1) 摘　要　本文提出了一种用于手写体汉字识别的多级神经网络结构( M u lt i stage N eu ra l N etw o rk A rch itectu re, M NN A ) 模型。在该模型中, 我们将多个神经网络和不同的特征提取方法有机地集成 在一起而构成一个完整的模式识别系统。我们讨论了设计M NN A 的一般原理, 并提出了一个基于 多层前馈神经网络的三级结构的手写体汉字识别实验系统。三种不同的特征提取方法被应用于各 级子系统之中。对 100 个汉字 15000 个样本的实验我们得到了99. 34% 的识别率, 0. 36% 的拒识率 和 0. 3% 的误识率, 表明该模型是十分可行和有效的。 关键词　多级神经网络结构　手写体汉字识别　特征提取　多专家系统　多层前馈神经网络　 变换 K L - A M ult i stage Neura l Network A rch itecture f or Han dwr itten Ch in ese Character Recogn it ion J in L ianw en　　X u B in gzh en g (D ep t o f E lect ron ic Comm Eng, Sou th Ch ina U n iv o f T ech , Gu angzhou 5 1064 1) 　 , ( ) Abstract In th is p ap er w e p ropo se a M u lt i stage N eu ra l N etw o rk A rch itectu re M NN A w h ich in tegrate s severa l n eu ra l n etw o rk s an d var iou s featu re ex t ract ion app ro ach e s in to an un iqu e p at tern . . recogn it ion sy stem Gen era l m ech an ism fo r de sign ing th e M NN A is p re sen ted A th ree stage fu lly conn ected feedfo rw ard n eu ra l n etw o rk s sy stem is de sign ed fo r H an dw r it ten Ch in e se C