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针对脱机手写汉字形近字多,提取特征难,识别不准的问题,提出了一种卷积神经网络和深度信念网络的融合模型。首先在数据集上分别训练卷积神经网络和深度信念网络,发现二者的综合TOP-2准确率可达到99.33%。利用卷积神经网络和深度信念网络在图像分析中各自的优势,采用了一种融合比较策略,在两者的TOP-2分类中尽可能准确地取出一个分类结果以提高识别的能力。实验结果表明:卷积神经网络和深度信念网络的融合模型比单独使用卷积神经网络和深度信念网络具有更好的识别效果。