【摘 要】
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针对包含手写体数字与数码管数字的字符识别场景,提出一种基于改进卷积神经网络的多源数字识别算法。现有的数字识别算法多是对单一类型数字进行识别,缺少应对识别多源数字的
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(61603393);江苏省自然科学基金青年基金项目(BK2016275)
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针对包含手写体数字与数码管数字的字符识别场景,提出一种基于改进卷积神经网络的多源数字识别算法。现有的数字识别算法多是对单一类型数字进行识别,缺少应对识别多源数字的数据集和相关算法研究。使用从数显仪表生产企业现场采集的样本,结合MINIST数据集,建立起包含手写体和数码管的混合数据集。考虑更好的鲁棒性,提出一种改进的卷积神经网络,并用上述混合数据集对其训练,实现了一个网络识别多类型数字。训练好的神经网络模型被成功应用于
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