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基于GA-AHMM的联机手绘图形识别技术

作者:裴继红; 李翠芸; 龚忻遗传算法联机识别手绘图形隐马尔科夫模型

摘要:提出了一种遗传算法(genetic algorithm,GA)和自适应隐马尔科夫模型(hidden Markw model,AHMM)混合的联机手绘图形识别方法。由于隐马尔科夫模型(HMM)的训练本质上是一种梯度下降的优化方法,算法易陷入局部最优,影响了其应用。为此,采用GA训练HMM模型参数,并给出了GA和HMM的两种混合训练方式:前端GA-HMM模型和内嵌式GA-HMM模型,GA算法能随机地调整HMM模型训练的初始值,使HMM跳出局部最优.较好地克服了HMM训练容易陷入局部最优的问题。另外,采用带有反馈环节的闭环.AHMM代替传统的开环前向HMM模型对手绘图形识别,改善了HMM的自适应能力,显著提高了对图形的识别率和识别速度。试验结果证明了方法的有效性。

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系统工程与电子技术

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