TY -的A2 -艾哈迈德,赛义德·哈桑盟——张、陈盟——刘Xingjun PY - 2021 DA - 2021/08/31 TI -古汉字的特征提取基于卷积神经网络和大数据分析SP - 2491116六世- 2021 AB -近年来,深度学习取得了良好的进展,应用于人脸识别、视频监控、图像处理等领域。在这个大数据背景下,深卷积神经网络也受到越来越多的关注。为了有效提取古汉字,这篇论文将讨论结构模型,池过程和网络训练的卷积神经网络和比较该算法与传统的机器学习算法。结果表明,汉字的准确率和召回率的斑块明代可以达到的高峰,分别为81.38%和81.31%。当训练样本的数量增加到50,MFA的识别率是99.72%,远高于其他算法。这表明该算法基于深卷积神经网络和大数据分析具有良好的性能,可以有效地识别汉字在不同的时期,不同的样本大小,不同的干扰因素,可以提供一个强大的古汉字提取参考。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/2491116 - 10.1155 / 2021/2491116摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER