基于RBF神经网络的汉字粗分类方法

摘要：

粗分类是提高汉字识别速度的主要手段.将RBF(Radial Basis Function neural network)神经网络用于汉字粗分类,采用汉字四边码和粗网格作为汉字粗分类的特征以进行比较.分别对GB2312-80一级字库印刷体及手写体进行实验,实验结果表明将RBF神经网络用于汉字粗分类比通常使用的欧式距离作为分类器有较好的性能.

关键词：RBF神经网络、粗分类、四边码、粗网格

所属期刊栏目：45

分类号：R391.4

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60772073;河北省教育厅科学技术研究重点项目the Key Scientific and Technical Research Project of Ministrv of Hebei Education of China under Grant ZH2007104;河北省科学技术研究与发展计划项目the Science and Technolosies Research Plan of Higher Education of Hebei Province，China under Grant 06213598;河北大学自然科学基金资助项目the Natural Science Fundation of Hebei University Under Grant 2006Q01

在线出版日期：2009-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：170-172