数学公式手写识别系统的研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| ·研究的目的 | 第7页 |
| ·研究意义 | 第7-8页 |
| ·手写数学公式识别的现状与成果 | 第8-9页 |
| ·本文所做的工作 | 第9-10页 |
| ·技术难点 | 第10页 |
| ·本文的创新点 | 第10-11页 |
| ·数学公式识别的一般步骤 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 符号预处理与特征提取 | 第13-21页 |
| ·符号的预处理 | 第13-15页 |
| ·顺序与倾斜矫正 | 第13页 |
| ·平滑处理与均匀化 | 第13-14页 |
| ·归一化 | 第14-15页 |
| ·符号的特征提取 | 第15-19页 |
| ·字符识别的特征提取概述 | 第15-16页 |
| ·本文提出的特征提取方法 | 第16-17页 |
| ·K-L 变换 | 第17-19页 |
| ·数学符号标准样本库的建立 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 字符识别技术 | 第21-35页 |
| ·字符识别的常用方法 | 第21-23页 |
| ·组合的分类决策 | 第23-24页 |
| ·神经网络的的一般特征与主要特点 | 第24-26页 |
| ·BP 神经网络的符号识别 | 第26-30页 |
| ·BP 算法的原理与数学描述 | 第26-28页 |
| ·BP 算法的执行步骤 | 第28-30页 |
| ·网络参数确定及改进 | 第30-33页 |
| ·初始权值选取 | 第30-31页 |
| ·隐层及隐结点的选取 | 第31-32页 |
| ·目标误差界值 | 第32页 |
| ·学习速率确定 | 第32页 |
| ·激励函数改进 | 第32-33页 |
| ·本文的改进：增加动量项 | 第33页 |
| ·BP 网络的实现 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 系统的设计 | 第35-42页 |
| ·系统的设计思路 | 第35页 |
| ·字符识别模块 | 第35-36页 |
| ·结构分析模块 | 第36-38页 |
| ·错误纠正 | 第38页 |
| ·公式输出 | 第38-41页 |
| ·word EQ 域 | 第39页 |
| ·EQ 域各开关的表达方式 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第42-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-44页 |
| ·下一步的工作 | 第44-45页 |
| 附录 | 第45-46页 |
| Word EQ 域插入数学公式示例 | 第45-46页 |
| 发表文章 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
