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基于Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织特征映射网的自组织性、自适应性及对输入信号的高容错能力，运用无导师动态竞争学习方法对较模糊的矩阵码进行识别，取得了较好的效果．对网络的训练采用了带噪声的矩阵码数据，大大提高了系统的辨识能力．试验表明，该方法为矩阵码的识别提供了一条有效的途径． 相似文献
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工程图中字符分离和标注字符串生成技术 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了同步边缘特性检测的轮廓跟踪算法，并基于规则从扫描图像全图轮廓中分离字符轮廓；在此基础上，针对机械工程图，采用全方位的邻域搜索技术生成不同方向的字符串，通过分类树进行识别，并根据专业领域知识进行校正，实验测试表明，该方法具有较好的效果。 相似文献
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基于Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织特征映身网的自组织性、自适应性及对输入信号的高容错能力，运用无导师动态竞争学习方法对较模糊的矩阵码进行识别，取得了较好的效果，对网络的训练采用了采用带噪声的矩阵码数据，大大提高了系统的辨识能力，试验表明，该方法为矩阵码的识别提供了一有效的途径。 相似文献
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提出了同步边缘特性检测的轮廓跟踪算法，并基于规则从扫描图像全图轮廓中分离字符轮廓；在此基础上，针对机械工程图，采用全方位的邻域搜索技术生成不同方向的字符串，通过分类树进行识别，并根据专业领域知识进行校正．实验测试表明，该方法具有较好的效果 相似文献
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