| 融合K-means和RBF神经网络的汉字识别算法 |
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| 引用本文： | 杨恺,黄树成.融合K-means和RBF神经网络的汉字识别算法[J].计算机与数字工程,2021,49(7):1286-1289,1295. |
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| 作者姓名： | 杨恺 黄树成 |
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| 作者单位： | 江苏科技大学计算机学院 镇江 212000 |
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| 摘 要： | 对于自然场景中拍摄的汉字图像,现有的汉字识别算法出现了很多问题,如传统的BP神经网络算法识别效率低下,传统的RBF神经网络算法识别准确率不高等,针对这些问题,论文提出了融合K-means和RBF神经网络的汉字识别算法.该算法通过引入减聚类算法,来计算出K-means算法的初始聚类中心及其个数,接着用K-means算法计算出RBF神经网络算法的径向基函数的中心,最后确定径向基函数的宽度以及隐含层到输出层之间的权值.实验结果表明该算法有着较高的准确率,能有效地提高汉字识别效率,具有一定的实用价值.
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| 关 键 词： | K-means算法 RBF神经网络 汉字识别 |
Chinese Character Recognition Algorithm Based on K-means and RBF Neural Network |
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| YANG Kai,HUANG Shucheng.Chinese Character Recognition Algorithm Based on K-means and RBF Neural Network[J].Computer and Digital Engineering,2021,49(7):1286-1289,1295. |
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| Authors: | YANG Kai HUANG Shucheng |
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