本项目以人工神经网络为基本构件研究图象处理,系统集成方法,着重研究了模型分类系统的集成,把多个分类系统集成一个新的集成型系统。这样的系统比原先的各个系统的识别率更高。这项工作是以国内提出的综合集成法的构思为指导,着眼于人与计算机两者结合解决复杂问题,提出利用多层网络加以反馈,形成的非线性动力学系统作为集成网络,并以有教师的学习(监督学习)算法来训练集成网络,在训练的过程中,输入样本属于的类别是由教师决定的,注入了人的作用。这种网络集成法拓广到闭环网络,比国外同一时间所提出的方法更为深入。通过所完成的手写数字识别与金融用汉字识别两个系统,表明了方法的有效性,且适用于广泛的模式识别问题。
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数据更新时间:2023-05-31
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