神经网络用于多模式分类
杨力, 张佩芬, 武玉朴, 梁刚, 李伟
中国科学院沈阳自动化研究所，中国科学院机器人学开放研究实验室
APPLICATION OF NEURAL NETWORK TO MULTI-MODE CLASSIFICATION
YANG Li
Shenyang Inst of Automation, Academia Sinica, Robotics Laboratory, Chinese Academy of Scienes
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引用本文:
杨力, 张佩芬, 武玉朴, 梁刚, 李伟. 神经网络用于多模式分类[J]. 机器人, 1991, 13(3): 62-64..
摘要 本文叙述一种改进型HAMMING网在印刷汉字文本识别实用系统中作为粗分类的应用．给出了以3755印刷汉字为多模式分类对象的神经网络分类器的结构及其相应的算法．该方法在微型机上用软件仿真得以实现．取得令人满意的结果．
关键词 ：
人工神经网络 ,
模式识别 ,
学习算法
Abstract ：This paper presents a kind of improved HAMMING NET which is applied to practical system ofprinted Chinese text recognition as a rough classifier. The structure and relative algorithm of this neuralnetwork classifier, which deals with the multi-mode classification for 3755 Chinese Characters, are given.This algorithm is implemented by software simulation on a PC microcomputer and satistactory result isachieved.
Key words ：
artificial ncural network
pattern recognition
learning algorithm
收稿日期: 1991-03-13
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