Wavelet Neural Network for Handwritten Manchu Character Unit Recognition

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The Manchu character recognition method based on Manchu character unit is an efficient method.In this method,the recognition accuracy rate of Manchu character unit has great influence on the final recognition result.As new approach to solve this problem,a hybrid wavelet neural network scheme has been developed as an assistant method combine with the original combo-distance method.Due to the properties of the wavelet neural network,the training problem can be transformed into a convex optimization process,therefore the global minimum can be obtained and the learning speed is increases.Both the learning samples set and testing samples set are used,experimental results demonstrate the combine method based on the wavelet neural network is more efficient than the single combo-distance method. The Manchu character recognition method based on Manchu character unit is an efficient method. In this method, the recognition accuracy rate of Manchu character unit has great influence on the final recognition result. As new approach to solve this problem, a hybrid wavelet neural network scheme has been developed as an assistant method combine with the original combo-distance method. Due to the properties of the wavelet neural network, the training problem can be transformed into a convex optimization process, therefore the global minimum can be obtained and the learning speed is increases.Both the learning samples set and testing samples set are used, experimental results demonstrate the combine method based on the wavelet neural network is more efficient than the single combo-distance method.
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