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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1995년도 봄 학술발표논문집 제22권 제1호
발행연도
1995.4
수록면
221 - 224 (4page)

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본 논문에서 학습 패턴 감소 역전파 알고리즘으로 학습시킨 다중 신경회로망을 이용하여 필기체 숫자의 오프라인 인식 방법과 문자 영상의 문자 영상의 특징 벡터의 유클리드 거리로 인식하는 방법으로 필기체 숫자에 적용하여 인식률을 비교하였다. 그 결과, 유클리드 거리로 인식하는 방법의 인식률이 91.5%였고, 신경회로망을 이용한 방법이 96.5%의 인식률로 더 우수한 인식률을 나타내었다. 이러한 결과는 유클리드 거리로 인식하는 방법은 변형이 심한 패턴에 대해서는 잘 적응하지 못함을 나타내고 신경회로망을 적용한 방법이 변형이 심한 문자들과 잡음이 섞인 패턴에 대해 잘 적용하고 있음을 나타낸다.

목차

요약

1. 서론

2. 신경회로망

3. 결정 함수와 거리 함수에 의한 패턴 분류

4. 실험 및 결과 분석

5. 결론

참고문헌

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