基于BP网络的脱机手写吾美藏文识别技术研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·藏文文字识别国内外研究现状及发展趋势 | 第8-12页 |
| ·国外研究现状 | 第8-9页 |
| ·国内研究现状 | 第9-11页 |
| ·发展趋势 | 第11-12页 |
| ·手写吾美体藏文OCR识别研究的意义及基本内容 | 第12-15页 |
| ·选题的意义 | 第12-13页 |
| ·基本内容 | 第13-15页 |
| 第二章 吾美体藏文 | 第15-24页 |
| ·藏文文字特点 | 第15-16页 |
| ·藏文字体分类 | 第16-17页 |
| ·吾美体藏文的特点 | 第17-24页 |
| ·吾美体藏文分类及特点 | 第17-21页 |
| ·吾美体藏文结构分析 | 第21-24页 |
| 第三章 人工神经网络 | 第24-43页 |
| ·人工神经网络与模式识别 | 第24-29页 |
| ·神经网络模式识别研究的历史 | 第24-25页 |
| ·神经网络的一般特点 | 第25-26页 |
| ·神经网络模式识别与统计模式识别的关系 | 第26-27页 |
| ·人工神经网络在模式识别问题上的优势 | 第27-29页 |
| ·人工神经网络分类器 | 第29-31页 |
| ·BP神经网络 | 第31-43页 |
| ·BP网络设计需要考虑的问题 | 第34-36页 |
| ·三层BP网络学习算法 | 第36-41页 |
| ·改进的BP学习算法 | 第41-43页 |
| 第四章 识别系统设计方案 | 第43-57页 |
| ·识别系统的功能 | 第43-46页 |
| ·设计训练样品库 | 第44-45页 |
| ·进行分类识别 | 第45-46页 |
| ·识别系统的基本原理 | 第46-47页 |
| ·识别系统的设计构架 | 第47-57页 |
| ·预处理 | 第47-49页 |
| ·文字特征提取 | 第49-51页 |
| ·识别字典库的建立 | 第51页 |
| ·BP神经网络分类器设计 | 第51-57页 |
| 第五章 实验结果及讨论 | 第57-64页 |
| ·功能测试 | 第57-61页 |
| ·结果分析 | 第61-63页 |
| ·结论及展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 个人简历 | 第70页 |
