Алгоритм и программа распознавания рукописей на основе нейронной модели
Автор: Искандарова С.Н., Хурсандова Р.
Журнал: Теория и практика современной науки @modern-j
Рубрика: Медицина и здоровье
Статья в выпуске: 7 (25), 2017 года.
Бесплатный доступ
В этой статье определены и проанализированные весовые коэффициенты слоев нейронной модели для распознавания рукописей и на основе этих данных составлена программа распознавания изображения.
Весовой коэффициент, нейронная модель, распознавание образов
Короткий адрес: https://sciup.org/140272069
IDR: 140272069
Список литературы Алгоритм и программа распознавания рукописей на основе нейронной модели
- Y. LeCun, O.Matan, B.Boser, J.S.Denker, D.Henderson, R.E.Howard, W.Hubbard, L.D.Jackel, H.S.Baird. "Handwritten Zipcode Recognition With Multilayer Networks", Proc. of International Conference on Pattern Recognition, Atlantic City, 1990.
- A. Krzyzak, W. Dai, C.Y.Suen. "Unconstrained Handwritten Character Classification Using Modified Backpropagation Model", Proc. 1st Int. Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition, Montreal, Canada, Стр.155-166, 1990.
- Seong-Wang Lee, Young Joon Kim. "Off-line Recognition of Totally Unconstrained Handwritten Numerals Using Multilayer Cluster Neural Network". Proc. Of the 12th IAPR International Conference on Pattern Recognition. Jerusalem, Israel. 1994. Стр. 507-509.
- R. Schapire, "The Strength of Weak Learnability", Machine Learning. 5 197-227 (1990).
- H.Drucker, R.Schapire, P.Simard. "Boosting Performance in Neural Networks". International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence. 7 705-720 (1993).
- Fukushima, K. (1988). Neocognition: a hierarchical neural network capable of visual pattern recognition. Neural Networks 1 (2), Стр. 119-130.
Статья научная
