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目的 为加强银行智能办理业务的设备性能,提高票据数字的识别效率,研究一种改进的算法来获得更高的数字识别效果。方法 根据银行票据的印刷数字特性进行字符的提取和分割,经过图像采集、降噪、二值化之后使用起点直方图法结合步长法进行字符的分割,然后使用改进的LENET卷积神经网络用于提取数字特征,进行分类。结果 通过实验,结果表明文中提出的方法进行复杂环境下的印刷数字识别,准确率达到95%以上,识别速率为1.169 s/张。结论 利用新的字符分割算法与改进的LENET神经网络相结合,可以很好地识别干扰强的印刷票据,准确率高。 相似文献
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叙述了石灰石一石膏烟气脱硫废水的利用,在此基础上提出了如何合理利用脱硫废水。对经济性、安全可靠性进行分析,得出了合理的结论。 相似文献
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通过用分段线性符号函数替换统一混沌系统中部分二次项,得到一个新分段连续的自治系统(称为统一混沌系统修改模型).对该系统性质做定性分析,验证其动力学性态为混沌,运用反馈控制和自适应控制方法,证明两个统一混沌系统的修改模型为同步,数值模拟计算验证了所提同步设计的正确性. 相似文献
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