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논문 기본 정보
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- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1996년도 가을 학술발표논문집 제23권 제2호(A)
- 발행연도
- 1996.10
- 수록면
- 685 - 688 (4page)
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This paper presents a novel fuzzy neural network for invariant character recognition. The base learning algorithm for this network is applied to fuzzy methods. A novel fuzzy neural network consists of five-layer feedforward. Experimentation results show that the network can recognize characters after noise, deformation, translation, rotation and even scaling. Translation, scaling and distortion is achieved by layer 2 and rotation is achieved by layer 5. The original 108 training characters were shifted in eight directions by 1 pixel and 2 pixels. In that cases, the network can recognize characters with 100% recognition rate. Also, the network can recognize all of the distorted characters with 100% recognition rate. The simulations show that a test pattern cover a ± 10˚ range correctly. The proposed network can recall correctly all of the learned characters with 100% recognition rate. The network is applied to handwritten characters recognition. That results show that the network is noise-toierant.
목차
Abstract
1. 서론
2. 새로운 퍼지 신경망과 학습 알고리즘
3. 실험 결과
4. 결론
참고문헌
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