基于变精度粗糙集的脱机手写汉字识别：高效识别与规则融合

本文主要探讨了"基于变精度粗糙集的脱机手写体汉字识别"这一主题，发表于2010年的《合月已工业大学学报(自然科学版)》第33卷第10期。作者王建平和张大敏针对脱机手写体汉字识别这一挑战性问题，提出了创新的研究方法。他们将汉字样本及其特征向量视为一个信息系统，运用了卢近似依赖度为基础的属性重要度定义，这是一种启发式策略，用于衡量特征属性在识别过程中的相对重要性。 在变精度粗糙集模型的框架下，他们设计了一种特征属性约简算法，旨在剔除汉字信息系统中冗余的特征属性，从而提高识别效率和准确性。这种约简算法能够精简特征空间，减少计算复杂性，对于处理大规模手写字符数据具有重要意义。 识别阶段，作者采用了基于加权规则置信度的规则融合方法，这意味着通过综合考虑多个规则的可信度，增强了识别结果的可靠性。这种方法可以适应不同规则间的权重差异，提高了手写汉字的识别准确性和可识别性，使得识别系统更加稳健。 实验结果显示，该方法在实际应用中表现出良好的性能，证明了其在脱机手写体汉字识别任务中的有效性。论文的关键点集中在变精度粗糙集、属性约简、手写体汉字识别以及规则融合等技术上，这些研究成果对于提高汉字识别系统的实用性和鲁棒性具有重要的理论价值和实践指导意义。 中图分类号 TP391 指明了本研究属于计算机科学与信息技术类，文献标志码 A 表示文章质量经过学术评价，而文章编号 1003-5060(2010)10-1493-05 是期刊的唯一标识。这篇文章对提升脱机手写体汉字识别的精确度和效率提供了一种新颖且有效的技术手段。