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基于ROUGH集方法决策规则的全局补偿及其在手写识别中的应用
引用本文:徐健锋,邱桃荣,刘斓,白小明.基于ROUGH集方法决策规则的全局补偿及其在手写识别中的应用[J].南昌大学学报(理科版),2005,29(6):624-627.
作者姓名:徐健锋  邱桃荣  刘斓  白小明
作者单位:南昌大学,计算机科学与技术系,江西,南昌,330029
基金项目:江西省自然科学基金资助项目(0311101);南昌大学科学基金资助项目(Z-02951)
摘    要:对于经典Rough集理论中某一类决策或模式识别问题,其样本空间或决策表中客观存在的任何两个样本实例体现的决策规则不可能完全相同。本文对此进行了讨论并提出了RS邻域拓展的全局补偿RS方法。基于上述方法对脱机手写识别英文字母的模板匹配算法进行了优化,说明了其有效性。

关 键 词:全局补偿  邻域拓展  决策规则  模板匹配  脱机手写识别  Agent
文章编号:1006-0464(2005)06-0624-04
收稿时间:2005-05-22
修稿时间:2005年5月22日

GLOBAL COMPENSATION BASED ON ROUGH SET DECISION RULES AND ITS APPLICATION IN OFF-LINE HANDWRITTEN RECOGNINTION
XU Jiang-feng,QOU Tao-rong,LIU Lan,BAI Xiao-ming.GLOBAL COMPENSATION BASED ON ROUGH SET DECISION RULES AND ITS APPLICATION IN OFF-LINE HANDWRITTEN RECOGNINTION[J].Journal of Nanchang University(Natural Science),2005,29(6):624-627.
Authors:XU Jiang-feng  QOU Tao-rong  LIU Lan  BAI Xiao-ming
Institution:Department of Computer Science and Engineering,Nanchang University ,Nanchang 330029, China
Abstract:This paper discusses a kind of problems of decision or pattern recognition in classical rough set theory, which cannot have identical decision rules for any two samples in sample spaces or decision tables. A method of neighborhood expanding Rough Sets is proposed. Based on the method, the template match algorithm is optimized and effectively applied to off- line handwritten English character recognition.
Keywords:global compensation  neighborhood expanding  decision rules  template match  off - line handwritten recognition  Agent
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