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基于贝叶斯网络的手写数字识别的研究与应用 被引量:2

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摘要 手写数字识别在很多领域都具有广泛的应用前景,为了提高手写数字识别的精度,建立了能够针对不确定、不精确信息作出有效推理的贝叶斯网络模型。首先通过二值化、细化、归一化等方法对手写数字进行预处理,利用粗网格特征提取方法提取特征值,然后使用基于关联规则的贝叶斯网络分类器算法区分手写数字,最后通过实验验证方法的有效性。实验结果表明,贝叶斯网络分类模型有较强的分类能力,是一种有效的手写数字识别模型。
作者 周佳敏
机构地区 武汉理工大学
出处 《科技视界》 2013年第8期27-27,147,共2页 Science & Technology Vision
  • 相关文献

参考文献4

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  • 2吴佑寿,丁晓青.汉字识别:原理方法与实现[M].高等教育出版社,1992.
  • 3杜选.基于支持向量机的车牌字符识别研究与应用明.计算机学报,2000,23(2):216-220.
  • 4黄鹤.关联规则算法综述[J].软件导刊,2009,8(3):56-57. 被引量:12

共引文献11

同被引文献23

引证文献2

二级引证文献11

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