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基于Hopfield神经网络的脱机手写体数字识别分析与研究

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基于Hopfield神经网络的脱机手写体数字识别分析与研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
1 绪论第10-16页
  · 手写体数字识别的概述第10-11页
  · 手写体数字识别的国内外研究现状第11-12页
  · 脱机手写体数字识别的常用方法第12-15页
    · 脱机手写体数字识别的流程块第13页
    · 数字识别的方法第13-15页
  · 本文的研究内容及目的第15-16页
2 手写体数字图像的预处理第16-25页
  · 引言第16-17页
  · 图像的增强第17-19页
    · 图像的灰度化及变换第17-18页
    · 图像的平滑滤波第18-19页
  · 图像的二值化第19-21页
    · 整体阈值二值化第20-21页
    · 局部阈值二值化第21页
    · 动态阈值二值化第21页
  · 图像的细化第21-23页
  · 图像的归一化第23-24页
    · 位置的归一化第23页
    · 大小的归一化第23-24页
  · 小结第24-25页
3 脱机手写体数字的特征的提取第25-34页
  · 引言第25页
  · 脱机手写体数字特征提取方法第25-28页
    · 结构特征提取第25-26页
    · 统计特征提取第26-28页
  · 基于小波变换的特征提取第28-33页
    · 小波分析的算法理论第28-30页
    · 基于小波的特征提取第30-33页
  · 小结第33-34页
4 基于Hopfield脱机手写体数字识别第34-45页
  · 引言第34页
  · Hopfield神经网络第34-39页
    · 离散型Hopfield神经网络模型第35-37页
    · 离散型Hopfield神经网络的算法第37-39页
  · 离散型Hopfield神经网络模型的设计第39-40页
  · Hopfield神经网络的手写体数字识别系统的流程第40-43页
  · 小结第43-45页
5 实验仿真第45-51页
  · MATLAB介绍第45页
  · 脱机手写体数字的预处理第45-47页
  · 仿真结果数据第47-49页
  · 仿真结果分析第49-50页
  · 小结第50-51页
6 总结与展望第51-53页
  · 总结第51-52页
  · 展望第52-53页
参考文献第53-56页
致谢第56-57页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第57页

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