声明
第一章 绪论
1.1 选题背景及意义
1.2手写体字符识别研究现状
1.3 论文主要研究内容及写作框架
第二章 模式识别与神经网络概述
2.1 模式识别概述
2.2 神经网络概述
2.3 BP神经网络
2.4 本章小结
第三章 极限学习机
3.1 最小二乘法
3.2 Moore-Penrose广义逆矩阵
3.3 极限学习机
3.4 极限学习机的应用及研究现状
3.5 本章小结
第四章 极限学习机优化算法实现手写体字符识别
4.1 正则极限学习机实现手写体字符识别方法设计
4.2 傅里叶变换优化极限学习机实现手写体字符识别方法设计
4.3 本章小结
第五章 基于极限学习机的手写体字符识别实验设计
5.1 手写体字符识别样本选择
5.2 样本预处理
5.3 手写体字符样本特征提取
5.4 手写体字符样本特征选择与降维
5.5 手写体字符识别实验过程实验设计与仿真
5.6 本章小结
第六章 手写体字符识别算法仿真结果与分析
6.1 手写体字符识别算法仿真结果比较
6.2 手写体字符识别GUI界面设计
6.3本章小结
第七章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
致谢
参考文献
附录