基于神经网络信息融合的印刷体字符识别研究

• 作 者: 张宇
• 机 构: 华北计算机系统工程研究所
• 出 处: 微型机与应用
• 发表日期: 2009年21期
• 关键词: 神经网络 反向传播算法 遗传算法 信息融合 neural network back-propagation algorithm genetic algorith

针对印刷体字符识别,提出一种基于神经网络信息融合的方法。在对待识别目标提取特征后,分别采用2种反向传播算法的改进算法和遗传算法构造神经网络分类器模型,并进行网络的训练和识别工作。通过实验数据着重分析和比较了3种算法的特点,将此3种分类器得出的分类结果进行决策级的信息融合,最终得出识别结果。实验结果表明,此方法简单可行,具有较高的鲁棒性和识别率。