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dc.contributor.author黃國源en_US
dc.contributor.authorHUANG KOU-YUANen_US
dc.date.accessioned2014-12-13T10:39:36Z-
dc.date.available2014-12-13T10:39:36Z-
dc.date.issued1995en_US
dc.identifier.govdocNSC84-2213-E009-038zh_TW
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11536/96661-
dc.identifier.urihttps://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=163917&docId=27509en_US
dc.description.abstract在這一研究計畫中,吾人提出類神經網路於 中文文字之強健性之辨認.所考慮中文字分階 段性作測試.第一階段為30個中文字,再逐次遞 增辨認之數目,目標為500個,甚至更多.在對抗 Noise之強健性分析方面,吾人採用階段性之方法 ,亦即考慮如10%、15%、20%、25%,之雜訊加入中文 字,而每一階段均作重新學習之動作,期使因重 新學習而使辨識率提高.在類神經網路的模式 與學習的法則方面,將考慮採用Back-Propagation的Multilayer Perceptron(MLP)、Raial Basis Function在MLP之 架構及One-ClessOne-Net的架構、Node growing之技巧 等,由這些方法所得的結果,再比較各方法的 Convergence問題、Learning computation time及Recognition rate.由於在提本計畫前已作了一篇與此直接有 關的Paper,投到Computer Processing of Chinese and Oriental Languages期刊,已得到正面的肯定,因此希 望能得到國科會之支助,做更詳盡之分析,並測 試更多的中文字,使得實驗結果更客觀,以使 Paper被早日刊登出來,並能驗證用Neural networks於 應用上有一進展.zh_TW
dc.description.sponsorship行政院國家科學委員會zh_TW
dc.language.isozh_TWen_US
dc.subject神經網路zh_TW
dc.subject多層式感知器zh_TW
dc.subject回授式學習演算法則zh_TW
dc.subject強健性辨識zh_TW
dc.subject中文字辨識zh_TW
dc.subjectNeural networken_US
dc.subjectMultilayer perceptronen_US
dc.subjectBack-propagation learning algorithmen_US
dc.subjectRobust recognitionen_US
dc.subjectChinese character recognitionen_US
dc.subjectRadial basis functionen_US
dc.title神經網路於中文文字強健性的辨認之研究zh_TW
dc.titleThe Study of Neural Networks for Robust Recognition of Chinese Charactersen_US
dc.typePlanen_US
dc.contributor.department國立交通大學資訊工程研究所zh_TW
顯示於類別:研究計畫