基于计算智能的手写体汉字识别技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| §1-1 计算智能概述 | 第9-10页 |
| §1-2 手写体汉字识别的研究现状 | 第10-11页 |
| §1-3 本文研究的主要内容和文章结构的安排 | 第11-14页 |
| 第二章 手写体汉字识别问题研究 | 第14-21页 |
| §2-1 字符识别 | 第14页 |
| 2-1-1 字符识别概述 | 第14页 |
| 2-1-2 字符识别的系统构成 | 第14页 |
| §2-2 手写体汉字识别 | 第14-19页 |
| 2-2-1 手写体汉字识别流程 | 第14-16页 |
| 2-2-2 手写体汉字样本获取 | 第16页 |
| 2-2-3 手写体汉字图像与处理 | 第16-19页 |
| §2-3 手写体汉字的特征提取 | 第19-20页 |
| 2-3-1 汉字的方向分解 | 第19-20页 |
| 2-3-2 基于均匀网格的方向分解特征 | 第20页 |
| §2-4 本章小节 | 第20-21页 |
| 第三章 PSO 进化神经网络的手写体汉字识别 | 第21-35页 |
| §3-1 人工神经网络和前向神经网络的BP 算法 | 第21-23页 |
| §3-2 基于粒子群优化算法进化神经网络 | 第23-27页 |
| 3-2-1 粒子群算法原理 | 第23-24页 |
| 3-2-2 PSO 算法流程 | 第24-25页 |
| 3-2-3 基于PSO 的神经网络训练算法 | 第25-27页 |
| §3-3 汉字识别试验与结果分析 | 第27-34页 |
| 3-3-1 汉字识别试验 | 第27-30页 |
| 3-3-2 试验结果与分析 | 第30-31页 |
| 3-3-3 系统参数对性能影响与算法改进 | 第31-34页 |
| §3-4 本章小节 | 第34-35页 |
| 第四章 进化人工免疫系统训练神经网络 | 第35-44页 |
| §4-1 人工免疫系统原理 | 第35-38页 |
| 4-1-1 自然免疫系统的体系结构与机制 | 第35-36页 |
| 4-1-2 人工免疫系统的原理 | 第36-38页 |
| §4-2 基于人工免疫算法训练神经网络 | 第38-39页 |
| §4-3 汉字识别试验 | 第39-41页 |
| §4-4 PSO 与 AIS 算法比较 | 第41-43页 |
| §4-5 本章小节 | 第43-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-45页 |
| §5-1 总结 | 第44页 |
| §5-2 展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第49页 |
