%0 Journal Article
%T 基于非线性PCA神经网络的手写体字符识别
%J 北京工业大学学报
%D 2007
%X 非线性主分量分析PCA算法与子空间模式识别方法相结合,提出了一种应用于手写体字符识别的基于非线性PCA神经网络的信号重构模型,并与BP网络模型进行了比较实验,结果表明,本文提出的方法,对于0～9手写体数字识别,正确识别率达到了94.74%,而对于a～z手写体字符识别,正确识别率达到了91.03%.
%K 文字识别
%K 主分量分析
%K 神经网络
%U http://www.bjgd.cbpt.cnki.net/WKA/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=D6C3B9AA-A02F-436A-97B6-D9570CBD3E93