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用于英文字母識別的三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)
- 用于英文字母識別的三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì),摘要分別采用單層感知器、BP網(wǎng)絡(luò)和霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對26個(gè)英文字母進(jìn)行識別,通過實(shí)驗(yàn)給出各網(wǎng)絡(luò)的識別出錯(cuò)率,從中可以看出三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的優(yōu)缺點(diǎn),為選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行字符識別提供了一定的依據(jù)。
- 關(guān)鍵字: 英文字母 識別 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
語音識別在微機(jī)器人控制系統(tǒng)中的應(yīng)用

- 語音識別在微機(jī)器人控制系統(tǒng)中的應(yīng)用,摘要:介紹了一種應(yīng)用于微機(jī)器人控制平臺的語音識別算法,可實(shí)現(xiàn)簡單命令詞語的識別,控制微機(jī)器人的移動。利用K均值分段法,在每次計(jì)算完觀察值最佳狀態(tài)序列后,插入一個(gè)重估過程,隨時(shí)調(diào)整參數(shù)以識別下一個(gè)句子。實(shí)
- 關(guān)鍵字: 應(yīng)用 控制系統(tǒng) 機(jī)器人 識別 語音
實(shí)時(shí)語音識別系統(tǒng)在家庭監(jiān)護(hù)機(jī)器人的實(shí)現(xiàn)

- 摘要:文中闡述的是家庭監(jiān)護(hù)機(jī)器人項(xiàng)目中語音識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)的部分,通過DSP、DMA和ARM Cortex-A8的并行處理,利用雙緩沖的方法,在嵌入式Linux上實(shí)現(xiàn)了基于ATK的實(shí)時(shí)語音識別系統(tǒng)。文中對該系統(tǒng)的軟硬件進(jìn)行了設(shè)計(jì)。在
- 關(guān)鍵字: 監(jiān)護(hù) 機(jī)器人 實(shí)現(xiàn) 家庭 系統(tǒng) 語音 識別 實(shí)時(shí)
基于優(yōu)化GDTW-SVM算法的聯(lián)機(jī)手寫識別
- 摘要:基于高斯動態(tài)時(shí)間規(guī)整核函數(shù)(Gaussian Dynamic Time Warping kernel)的支持向量機(jī)(GDTW-SVM)在聯(lián)機(jī)手寫識別中有較高的識別率,但是存在計(jì)算復(fù)雜度高的問題。結(jié)合聯(lián)機(jī)手寫識別中特征向量的特點(diǎn),提出了通過引入
- 關(guān)鍵字: GDTW-SVM 算法 聯(lián)機(jī) 識別
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