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融合K-means和RBF神经网络的汉字识别算法

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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.
Chinese Character Recognition Algorithm Based on K-means and RBF Neural Network

杨恺、黄树成

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江苏科技大学计算机学院 镇江 212000

K-means算法 RBF神经网络 汉字识别

61772244

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.07.002

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(7)
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