手写数字识别相关论文
近年来,手写数字识别已成为光学字符识别中一个重要分支。目前印刷体和联机手写体数字识别系统应用非常成熟,而脱机手写体数字识别......
为了解决传统的多层神经网络在手写体数字识别中网络参数过多、计算量大、准确率低等问题，将卷积神经网络应用于手写体数字识别，设计......
前向神经网络是一种最基础的神经网络,每一层神经元只与前一层神经元相连,各层之间没有反馈,是目前应用最广泛、发展最迅速的人工......
卷积神经网络由于能够模拟生物视神经的行为而获得较高的精度,因此被广泛应用于图像识别领域。随着终端应用需求的急剧增加,早期基......
国内传统制造企业在信息化发展过程中,多存在信息化和数字化水平参差不齐的情况,例如国内离散型制造企业存在大量手写票据的现象仍......
手写数字识别在多个领域具有广泛应用。在实际应用中,手写数字识别的准确性至关重要。为获得最佳的手写数字识别模型,文章提出一种......
为了提高手写体数字的识别率,在AlexNet网络模型的基础上进行改进,引入Inception-res-net模块替换模型中的Conv3和Conv4来提升模型......
文章应用了一种基于决策树衍生出的随机森林算法来处理手写数字识别问题,给手写数字识别领域提供解决思路。为了验证随机算法在手......
基于卷积神经网络在手写数字识别上的应用,对卷积神经网络模型进行介绍。本实验使用python编程语言在Keras上搭建模型,并对模型进......
手写体数字风格变化大,对识别精度要求高,但手写体数字的图片结构简单,特征较少。在使用卷积神经网络进行手写体数字识别时,需要在......
随着计算机技术的不断发展,模式识别技术在最近几年取得了新的发展,改善了人机之间的信息交互能力,其中手写数字识别是模式识别的......
光学字符识别是20世纪20年代逐步发展起来的一门自动化技术。日常生活中会遇到各种各样的数字信息需要录入到计算机中去,如大规模......
脱机手写数字识别在邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等方面有着极其重要的应用，这些涉及到财会金融等领域的数字识别对识别......
论文首先介绍了神经网络的相关内容，然后重点研究了神经网络在综合评判和手写数字识别中的应用，最后做了总结和展望。
综合评判......
该文先就手写数字识别的相关研究发展作了综述,然后一章介绍了机器学习,包括非监督学习和监督学习,在数字识别中的应用.在非监督学......
不同行业结合的综合性的信息物理系统具有数据量大且数据维度高等特征,尤其是维度较高的数据不仅难以被人们直观理解,而且也难以被......
在互联网蓬勃发展的年代,用户可以随时随地上传任何图像。而且随着智能机的普及和各种社交平台的推广,图像分享已成为当下潮流。由......
本文首先对手写数字图像的图像灰度化、二值化、去噪、细化、归一化、特征提取等预处理过程进行分析；其次，利用动态模糊理论解决手写......
本文设计了一种基于结构特征的自由手写数字识别算法，形成了一个完整的手写数字识别处理过程。该过程采用了AT＆T贝尔实验室的MNIST手......
在信息时代的今天，手写数字识别技术在文献检索、办公自动化、邮政系统、银行票据处理、表格录入等方面有着广阔的应用，因此手写数字......
脱机手写数字识别是一个至今仍没有完美解决的问题,是一个很有挑战的问题。它有着广泛而重要的应用需求,如识别邮政编码、银行收据......
在计算机极为智能的今天，让计算机来帮助人们快速、正确地识别数字早已成为一种潮流。计算机在识别一些书写规范、大小固定、甚至是......
随着第四种无源基本电路元件忆阻器的发现,对其原理及应用前景的探究成为电路领域的研究热点。忆阻器是一种有记忆功能的非线性电......
随着深度学习的不断发展,手写数字识别技术在银行、教育、医疗、邮政等实际生产生活中应用十分广泛。然而,在诸多应用领域中,作业......
机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各......
文章对卷积神经网络模型LeNet-5中的激活函数、下采样方式等进行改进,对训练参数进行调整,使改进后的模型手写数字识别准确率达到9......
膜计算是自然计算的一个新分支，是一种生物计算模型。它是从生物体的细胞、组织器官、大脑以及其他生命结构中衍生出来的计算模型。......
在互联网日益发展的今天,计算机应用成为生活中不可或缺的一部分.本文所介绍的手写数字识别,是将一张图片中的图像根据计算机的处......
手写数字识别是一种重要的方式,结合图像识别技术来进行数字识别可保证识别的准确性,使识别效率提高.本文对基于图像识别技术的手......
本文介绍字符识别图像预处理技术，提出将线性规一化和非线性规一化相结合的预处理方法。实现了字符样本自动采集系统，提出使用Ho......
本文研究K系列模型的特性及应用,此模型建立在神经元簇结构层次上用来描述整个嗅觉系统的电活动及电信号处理过程。K系列模型是一......
人工免疫系统是基于生物免疫系统的功能、原理、基本特征以及相关学说而提出的相应的模型和算法,用于解决各种复杂问题的计算系统......
手写数字识别作为模式识别的一个重要分支,在邮政、税务、交通、金融等行业的实践活动中有着及其广泛的应用。而这些领域对识别的......
BP神经网络能够在模式识别中发挥重要的作用,这是因为它的并行结构、并行处理能力以及自行组织、适应和学习的能力非常强,它所独有......
随着科技的不断发展，在财务、经济等一系列领域对于使计算机自动识别数字的应用越来越广泛，同时也不断推动着更加精确的识别算法的深......
该文从挂篮荷载计算、施工流程、支座及临时固结施工、挂篮安装及试验、合拢段施工、模板制作安装、钢筋安装、混凝土的浇筑及养生......
为了能够用线性分类器对非线性特征进行分类,同时提高图像的分类正确率,提出了一种核主成分分析网络(KPCANet).首先通过核主成分分......
基于主成分分析法(PCR)和支持向量机(SVM)建立两种分类模型进行手写数字算法仿真实验,并对仿真结果进行比较和分析,从而挑选出分类......
手写数字识别技术的发展随着人工智能的进步也得到了体现,并已渗入到人们的生活中。文章运用深度神经网络模型(DNN),来完成手写数......
本文所研究内容为基于深度学习的手写数字识别方法。计算机作为如今主流的办公方式载体,通过信息技术将原本复杂繁琐的办公过程电......
将费歇(Fisher)分类器中的线性函数替换成非线性的高斯核函数,使用MNIST数据集对Fisher分类器进行训练,研究了核函数对分类结果的......
近年来,手写数字识别在计算机视觉和模式识别中备受关注。目前,由于手写数字识别的应用广泛,例如车牌号码识别、邮政编码识别和智......
手写数字辨别应是一种机器学习领域的简单技术手段,主要应用于机器对手写的数字展开正确分类管理。手写数字化辨识技术手段应是国......
提出了一种多特征组合与多神经网络分类器集成的手写体数字字符识别方法。新方法对结构简单、书写规范的数字字符使用高效的结构分......
提出在Gabor滤波理论的基础上,结合Fisher线性判别方法,对手写数字图像的所有特征点寻找局部最优滤波频率和滤波方向,从而提取最优......
