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本文提出了用于无约束手写体数字特征提取和识别的视觉与神经网络混合算法。为了提高不变性特征的稳定性及网络收敛速度 ,我们引入周期包函数来取代传统的 sigmoid激活函数 ,计算机模拟结果显示该算法及激活函数能有效地提取手写体不变性特征 ,提高网络收敛速度和识别率
用于手写体数字识别的视觉与神经网络混合算法
【摘 要】
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本文提出了用于无约束手写体数字特征提取和识别的视觉与神经网络混合算法。为了提高不变性特征的稳定性及网络收敛速度 ,我们引入周期包函数来取代传统的 sigmoid激活函数 ,计算机模拟结果显示该算法及激活函数能有效地提取手写体不变性特征 ,提高网络收敛速度和识别率
【机 构】
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南开大学现代光学研究所
【出 处】
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光电子·激光
【发表日期】
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2001年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金
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