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Java Characters Recognition using Evolutionary Neural Network and Combination of Chi2 and Backpropagation Neural Network

机译:基于进化神经网络和Chi2与Bp神经网络相结合的Java字符识别

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摘要

Javanese language is the language used by the people on the island of Javaudand it has its own form of letters called Java characters. Recognition of Javaudcharacters is quite difficult because it consist of basic characters, numbers,udcomplementary characters, and so on. In this research we developed a systemudto recognize Java characters and compared two methods of neural networkudnamely evolutionary neural network and combination of Chi2 andudbackpropagation neural network. Input for the system is a digital image of Javaudcharacters. Before entering into the neural network, the digital image isudprocessed by reducing noise, segmentation and thinning and feature extraction.udFrom experimental result, evolutionary neural network has 60 averageudrecognition accuracy, while combination of Chi2 and backpropagation networkudhas 70 average recognition accuracy
机译:Javanese语言是Java ud岛上的人们使用的语言,它具有自己的字母形式,称为Java字符。识别Java udcharacters非常困难,因为它由基本字符,数字, ud互补字符等组成。在这项研究中,我们开发了一个系统来识别Java字符并比较了两种神经网络方法,即进化神经网络和Chi2与udbackpropagation神经网络的组合。系统的输入是Java udcharacters的数字图像。在进入神经网络之前,通过减少噪声,分割和细化以及特征提取对数字图像进行处理。 ud从实验结果来看,进化神经网络的平均识别精度为60 ,而Chi2和反向传播网络的组合的平均识别精度为70。识别精度

著录项

  • 作者

    Adipranata Rudy;

  • 作者单位
  • 年度 2014
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  • 正文语种
  • 中图分类

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