文献类型：期刊文章

作　　者：李三平[1] 岳振军[2]

机构地区：[1]解放军理工大学通信工程学院研究生2队 [2]解放军理工大学理学院基础电子学系

出　　处：《军事通信技术》

年　　份：2005

卷　　号：26

期　　号：1

起止页码：54-57

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：MATLAB语言由于具有强大功能而广泛应用于工程技术领域。基于最小错误率的Bayes分类器性能上具有最佳的分类效果,而神经网络最主要的特点在于良好的容错能力、分类能力、并行处理能力和自学习能力,综合Bayes分类器和神经网络的优势,所设计的概率神经网络PNN(ProbabilisticNeuralNetwork)在实际应用中能够具有更好的综合分类效果。文中采用PNN神经网络作为识别器,在MATLAB6.5环境下仿真实现了一个实时手写数字输入与识别系统的软件,实验证明该软件识别性能良好,并具有良好的扩展性和通用性,为手写数字识别研究提供了一个简单有效的仿真平台。

关 键 词：手写数字识别 概率神经网络 仿真

分 类 号：TP391]