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该文讨论了设计一个实时手写数学公式识别系统时需要解决的主要问题。系统通过手写输入接口及输入笔划组合软件,进行符号、字符识别及图形语法分析,产生与输入相对应的语法分析树,并由此转换成诸如Latex、数学的或LISP-like符号等输出形式,与基于特殊方程描述语言的识别系统相比,该文的手写数学公式识别系统相对简单,使用方便。 相似文献
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提出了一种手写汉字预分类的新方法.该方法分2步进行,首先采用有监督的扩展ART神经网络(SEART)产生一定数量的预分类组,然后通过模糊逻辑处理将各组字符分别转换成基于非线性加权函数的模糊样板,并通过基于模糊相似测量的匹配算法、相似性测量样板的分级分类进行预分类.测试结果表明,该方法效果良好,预分类正确率达到98.19%. 相似文献
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