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matlab的手写体识别代码 主要有贝叶斯、bp神经网络等方法-The handwriting recognition matlab code are Bayesian, bp neural network method
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《精通VisualC++数字图像处理模式识别技术及工程实践》介绍了模式识别和人工智能中的一些基本理论，以及一些相关的模型，包括贝叶斯决策、线性判别函数、神经网络理论、隐马尔可夫模型、聚类技术等，同时结合模式识别中的一些问题，比如字符识别、笔迹鉴定、人脸检测、车牌识别、印章识别以及遥感图片、医学图片处理等内容，从多种角度，介绍了解决这些问题的思路-" Proficient in VisualC++ digital image processing, pattern recognition
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可以进行包括bp神经网络以及svm支撑向量机和其他多种方式的模式识别进行数字识别，可以导入白底黑字的图片，也可进行手写识别。-Bp neural network can be included, and svm support vector machines and other pattern recognition in many ways digital identification, black and white images can be imported, but also the
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本程序基于 BP 神经网络完成了对用户使用鼠标输入的特定手势的识别，并且可以学习
用户创建的新手势。程序中已经存储的手势是 Palm 系列掌上电脑中手写识别专用的
Graffiti 字体的数字 0～9，这种字体的特点是每个字由一个连续笔划构成，适合用一个连贯的鼠标手势表示： -This procedure based on BP neural network was completed using the mouse to the user input of a specific ges
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数字识别，识别手写体。 使用神经网络算法编写。 识别率一般，带训练功能
-Numeral recognition, handwriting recognition. The preparation of the use of neural network algorithm. Recognition rate of the general, with the training function
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recognition of handwriting that implement with matlab and neutral network.
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采用神经网络实现手写识别的一种方法，建立Bp神经网络，采用快速训练方法，可快速完成一类相关手写字体的模式识别，识别率较高，当字体变化较大识别率降低时，可重新训练具有较强的适应性。实验证实本方法较好实现了手写字符识别，但也存在识别速度较慢，有时训练不收敛等缺点-Handwriting recognition using neural network is a way to establish Bp neural network, using fast training methods, and c
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基于bp神经网络的手写识别系统 matlab仿真-Bp neural network-based handwriting recognition system simulation matlab
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基于bp神经网络的java英文手写识别系统-Bp neural network, java-based handwriting recognition system
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用C#实现的基于神经网络的手写识别程序，还是很不错-Using C# implementation of handwriting recognition based on neural network program
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基于神经网络的手势识别程序 手写输入原理的演示-Gesture Recognition Based on Neural Network program demonstrates the principle of handwriting input
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基于BP神经网络的手写数字识别系统，基于Matlab开发，实现手写输入板功能，特征提取，模型训练，手写识别等功能。详细使用方法在readme说明文档中。-Handwritten numeral recognition system based on BP neural network, developed based on Matlab, handwriting input board, feature extraction, model training, handwriting recogn
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基于人工神经网络的手写识别系统，在MATLAB环境下执行，供学习用，神经网络需要训练以后提高识别精度。-Handwriting recognition system based on artificial neural network in MATLAB environment for learning with neural network after training to improve recognition accuracy.
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基于人工神经网络的手写识别系统，具体没怎么实现过-Artificial neural network based handwriting recognition system, specifically not realized how
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c#开发的基于BP神经网络的手写体识别，代码结构清晰，是学习c#和BP神经网络的好资料-C# development of handwriting recognition based on BP neural network, the code structure is clear, is good information to learn c# and the BP neural network
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闲时无聊，搭了一个基于深度神经网络的手写数字识别系统。该系统在手写数字数据库mnist测试达到了99.22 的准确率。整个系统基于C++开发，可以很方便的移植到其他平台。
其中手写数字数据库mnist（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/），有60000个训练样本数据集和10000个测试用例。它是由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究所的Yann LeCun建立的一个手写数字数据库。同时它是nist数据库的一个子集。
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为了实现对手写字体的识别，运用了人工智能的分层神经网络思想，对识别的字体通过训练学习，达到识别手写字体的功能。-to realize the recognition of handwritten font, using hierarchical neural network artificial intelligence, to identify fonts through training and learning, to identify the handwriting function.
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基于卷积神经网络的手写体识别算法，测试数据和训练数据都有，笨人已经检验过，很好用-Handwriting recognition algorithm based on the convolution neural network
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本文主要实现手写数字识别，利用多类逻辑回归与神经网络两种方法实现,并编写有GUI界面。(This paper mainly implements handwritten numeral recognition, using multiple logic regression and neural network to achieve two methods, and the preparation of a GUI interface.)
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Arabic-Handwriting-Recognition-Using-Matlab-
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