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手写体数字识别问题是模式识别领域的一个重要研究课题。提出了一种基于多层激励函数的量子神经网络和多级分类器组合的手写体数字识别方法,采用MNIST数据库进行训练和测试。实验结果表明,该识别方法在识别率和可靠性方面均有很好的效果,同时也体现出量子神经网络用于模式识别的优越性和潜力。
基于量子神经网络的手写体数字识别方法研究
【摘 要】
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手写体数字识别问题是模式识别领域的一个重要研究课题。提出了一种基于多层激励函数的量子神经网络和多级分类器组合的手写体数字识别方法,采用MNIST数据库进行训练和测试。实验结果表明,该识别方法在识别率和可靠性方面均有很好的效果,同时也体现出量子神经网络用于模式识别的优越性和潜力。
【机 构】
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江南大学控制科学与工程研究中心
【出 处】
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计算机工程与设计
【发表日期】
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2007年18期
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