2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、本文是在參加國(guó)家自然科學(xué)基金《藏文智能輸入研究》(基金號(hào):60273090)的基礎(chǔ)上完成的。 分類器是識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別模塊的核心,其設(shè)計(jì)的優(yōu)劣直接影響到識(shí)別系統(tǒng)的速度和識(shí)別率。先前版本的聯(lián)機(jī)手寫(xiě)藏文系統(tǒng)的分類器是基于結(jié)構(gòu)的方式設(shè)計(jì)的,在識(shí)別率等問(wèn)題上存在相當(dāng)?shù)牟蛔?,為了進(jìn)一步提高識(shí)別速度與識(shí)別效率,本文嘗試探索一條新的構(gòu)造聯(lián)機(jī)手寫(xiě)藏文系統(tǒng)的分類器的道路。本文以具有強(qiáng)自學(xué)習(xí)性、自適應(yīng)性、魯棒性及容錯(cuò)性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)出基于動(dòng)量

2、項(xiàng)的改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器,并嘗試性地將它應(yīng)用到聯(lián)機(jī)手寫(xiě)藏文系統(tǒng)中。 為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能,分類器采用了單字單網(wǎng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)群結(jié)構(gòu),以盡可能地提高分類器識(shí)別能力。同時(shí),又為了減弱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別延遲問(wèn)題,對(duì)每個(gè)單網(wǎng)采用了簡(jiǎn)化的三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),且每個(gè)結(jié)構(gòu)的輸出層神經(jīng)元數(shù)為1?;诤?jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)群結(jié)構(gòu)使得構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別器具有高效、高性能的優(yōu)勢(shì)。 單字單網(wǎng)神經(jīng)元數(shù)目的確定是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器設(shè)計(jì)的另一關(guān)鍵技術(shù)。為了避

3、免維數(shù)災(zāi)難的同時(shí)不損失藏文字本身的信息,在確定輸入層神經(jīng)元數(shù)目時(shí),采用筆劃拐點(diǎn)坐標(biāo)值;用基于經(jīng)驗(yàn)公式的試探法確定隱層神經(jīng)元數(shù);采用高效的Sigmoid函數(shù)作為隱層和輸出層的傳遞函數(shù),以提高學(xué)習(xí)速率;根據(jù)反復(fù)實(shí)驗(yàn)確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的期望誤差閾限、學(xué)習(xí)速率常數(shù)、動(dòng)量項(xiàng)常數(shù)等運(yùn)行參數(shù)。 實(shí)驗(yàn)時(shí)共采集到32套樣本,每套樣本含117個(gè)手寫(xiě)字符,其中26套為訓(xùn)練樣本,6套為測(cè)試樣本。經(jīng)測(cè)試首位識(shí)別率最高為71.21%,前10位識(shí)別率最高為91.9

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