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国防基础科研计划(J1700B002)

作品数:2 被引量:17H指数:2
相关作者:吴微侯利昌孔俊赵卫海更多>>
相关机构:大连理工大学吉林大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国防基础科研计划教育部青年骨干教师基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 1篇多级神经网络
  • 1篇印刷体
  • 1篇印刷体数学公...
  • 1篇映射
  • 1篇神经网络方法
  • 1篇数学
  • 1篇数学符号
  • 1篇特征映射
  • 1篇自组织
  • 1篇自组织特征映...
  • 1篇网络
  • 1篇网络方法
  • 1篇模式识别
  • 1篇BP算法
  • 1篇LL(1)文...

机构

  • 2篇大连理工大学
  • 1篇吉林大学

作者

  • 2篇吴微
  • 1篇侯利昌
  • 1篇赵卫海
  • 1篇孔俊

传媒

  • 1篇吉林大学自然...
  • 1篇大连理工大学...

年份

  • 1篇2006
  • 1篇2001
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于LL(1)文法的印刷体数学公式结构分析方法被引量:10
2006年
当前的OCR(optica l character recogn ition)系统对手写、打印文本都有很高的识别率,但是缺少对数学公式的结构进行分析及重组的功能.为此,将程序设计语言编译程序的基本设计方法用于数学公式的结构分析.重点介绍了上下标的定位、基于LL(1)文法的表达式构成规则和公式结构分析器的设计,并简略介绍了基于神经网络的数学符号识别方法.对于印刷体科学文献中的数学表达式,先通过预处理和分类过程识别每一个数学符号,得到按左边界排序的一串字符.然后通过结构分析器,进行上下标的定位以及前后关系的确定.最后把结构分析器生成的语法树转换成可编辑的L aT ex格式.实例证明得到了比较满意的结果.
吴微侯利昌
关键词:模式识别LL(1)文法神经网络
识别数学符号的神经网络方法被引量:9
2001年
采用 BP网络和 Kohonen自组织特征映射网络组成的多级神经网络模型 ,对数学符号进行识别 ,引入“雪球”和平滑训练方法以提高网络性能 .实验结果表明 ,该模型对数学符号的识别 ,特别在有噪音污染的情况下 ,具有较好的效果 .
孔俊吴微赵卫海
关键词:多级神经网络BP算法自组织特征映射数学符号
共1页<1>
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