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doc 毕业设计_车牌字符的识别 ㊣ 精品文档 值得下载

🔯 格式:DOC | ❒ 页数:67 页 | ⭐收藏:0人 | ✔ 可以修改 | @ 版权投诉 | ❤️ 我的浏览 | 上传时间:2022-06-24 20:17

《毕业设计_车牌字符的识别》修改意见稿

1、以下这些语句存在若干问题,包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....通过对样本的学习建立起记忆,然后将未知模式判决为其最接近的记忆。主要方法几何分类线性分类非线性分类统计分类决自动机技术剖析算法隶属度函数的设计模糊设计法二元对比排产生式推理语义网推理模型模型表几种识别方法的比较武汉科技大学本科毕业设计论文第页策无教师的分类聚类分析算法转移图法序法推理法模糊集运算规则模糊矩阵框架推理高阶网主要优缺点优点比较成熟,能考虑干扰噪声等影响,识别模式基元能力强。缺点对结构复杂的模式抽取特征困难。不能反映模式的结构特征,难以描述模式的性质,难以从整体考虑识别问题。优点识别方便,可从简单的基元开始,由繁至简。能反映模式的结构特性,能描述模式的性质,对图像的畸变的抗干扰能力较强。缺点当存在干扰及噪声时,抽取基元困难,且易失误。优点由于用隶属度函数作为样品与模板间相似度的复杂工业问题。以下神经网络的应用说明来源于用到的神经网络工具箱,已经得到了公司的允许。年......”

2、以下这些语句存在多处问题,具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....生物学的启示本书所讲的人工神经网络与它对应的生物神经网络有很大区别。本节我们将简单介绍人脑功能中那些对人工神经网络研究有启示的特征。人脑由大量约个高度互连的单元每个单元约有个连接组成。这些单元被称为神经元。就研究的目的来看,这些神经元由三部分组成树突细胞体和轴突。树突是树状的神经纤维接收网络,它将电信号传送到细胞体,细胞体对这些输人信号进行整合并进行阈值处理。轴突是单根长纤维,它把细胞体的输出信号导向其他神经元。个神经细胞的轴突和另个神经细胞树突的结合点称为突触。神经元的排列和突触的强度由复杂的化学过程决定确立了神经网络的功能。图是两个生物神经元的简化图示。武汉科技大学本科毕业设计论文第页图生物神经元简图些神经结构是与生俱来的,而其他部分则是在学习的过程中形成的。在学习的过程中,可能会产生些新的连接,些连接也可能会消失......”

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题,包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅,以及内容阐述不够详尽和全面——“.....尤其在高速公路收费系统中,实现不停车收费技术可提高公路系统的运行效率,系统更具有不可替代的作用,因而对车牌识别技术的研究和应用系统开发具有重要的现实意义。系统中的两个关键子系统是车牌定位系统和车牌字符分割识别系统。关于车牌识别技术及定位系统研究,国内外学者已经作了大量工作,但实际效果并不理想,对辅助光源要求高,很难有效解决复杂背景下多车牌识别的技术难题,如车牌图像的倾斜车牌表面污秽或磨损光线干扰等都会影响定位的准确性。传统车牌识别般仅支持单车辆,背景比较简单。而当今许多实际应用场合,如在繁忙交通路口临时对欠税费报废挂失等车辆的稽查,则监视区域比较复杂,现有识别方法无法直接应用,般同时出现多辆汽车,背景有广告牌树木建筑物斑马线以及各种背景文字等。车牌定位与识别方法,总体来说是图像处理技术与车牌本身特点的有机结武汉科技大学本科毕业设计论文第页合......”

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵,包括语法错误、标点符号使用不规范,句子结构不够顺畅,以及信息传达不充分,需要综合性的修订与完善——“.....同样可识别汉字多,识别速度可达字秒,识别率达以上,处于国内领先地位。这都为字符识别的实际应用提供了广阔的前景。字符识别系统用到的方法字符识别系统用到的方法很多。下面以表格的形式,其用到的方法作简单的介绍和比较。统计决策句法结构模糊判决逻辑推理神经网络主要理论支柱概率论数理统计形式语言自动机技术模糊数学演绎逻辑布尔代数神经生理学模式描述方法特征向量符号串树图模糊集合字符串表示的事实以不同活跃度表示的输入结点集模式类判定是个聚合类。用条件概率分布表示,类就有个分布,然后判定未知模式属于哪个分布。是种语言。用个文法表示类,类就有个文法,然后判定未知模式遵循哪个文法。是种集合运算。用隶属度将模糊集合划分为若干子集,类就有个子集,然后根据择近原则分类。是种布尔演算。从事实出发运用系列规则,推理得到不同结果,类就有个结果......”

5、以下这些语句存在多种问题,包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅,以及信息传达不够完整详尽——“.....金融不动产评估,借贷咨询,抵押审查,公司证券分级,投资交易程序,公司财务分析,通货价格预测保险政策应用评估,产品优化制造生产流程控制,产品设计和分析,过程和机器诊断,实时微粒识别,可视质量监督系统,啤酒检测,焊接质量分析,纸张质量预测,计算机芯片质量分析,磨床运转分析,化工产品设计分析,机器性能分析,项目投标,计划和管理,化工流程系统动态建模医疗乳房癌细胞分析,和分析,修复设计,移植次数优化,医院费用节流,医院质量改进,急诊室检查建议石油和天然气武汉科技大学本科毕业设计论文第页探查机器人轨道控制,铲车机器人,操作手控制器,视觉系统语音语音识别,语音压缩,元音识别,文本到语音的综合有价证券市场分析,自动证券分级,股票交易咨询系统电信图像和数据压缩,自动信息服务,实时语言翻译,客户支付处理系统交通卡车制动器诊断系统,车辆调度......”

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进,具体而言:标点符号运用不当,句子结构条理性不足导致流畅度欠佳,存在语法误用情况,且在内容表述上缺乏完整性。——“.....其中第个应用就是大约在年的自适应频道均衡器。这个设备在商业上取得了极大的成功。它用个单神经元网络来稳定电话系统中长距离传输的声音信号。报告还列举了其他些神经网络在商业领域中的应用,包括个小规模的单词识别器过程监测器声纳分类器和个风险分析系统。自报告问世以来,神经网络已被用于许多领域。在文献中所列举的武汉科技大学本科毕业设计论文第页些应用如下航空高性能飞行器自动驾驶仪,飞行路径模拟,飞机控制系统,自动驾驶优化器,飞行部件模拟,飞行器部件故障检测器汽车汽车自动导航系统,担保行为分析器银行支票和其他公文阅读器,信贷申请的评估器国防武器操纵,目标跟踪,目标辨识,面部识别新型的传感器,声纳雷达和图像信号处理包括数据压缩特征提取噪声抑制信号图像的识别电子代码序列预测,集成电路芯片布局,过程控制,芯片故障分析,机器视觉,语音综合,非线性建模娱乐动画......”

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题,需改进——“.....但就多种方法分类来说为二大方法相关法和构造解析法。在这两类方法的基础上,已研究出了不同类各具特色的实用系统。字符识别系统根据输入设备的不同有如下分类,如图所示字符识别磁识别光学识别机械识别在线识别脱机识别单个字符识别连笔字符识别印刷体字符识别手写体字符识别图字符识别分类武汉科技大学本科毕业设计论文第页目前开展比较多,并进入实用阶段的是光学字符识别系统系统。日本虽说起步不是最早,但因投入了大量的人力和物力,目前处于世界领先地位。七五年日本拥有台光学字符识别机,进入了实用阶段。到九七八年,能阅读英文字母数字片假名和平假名等种上市。之后,其研究方向转向了汉字识别。我国是从七十年代开始字符研究的。九七八年,中科院自动化研究所等合作研制出了倍函自动化分检机,可识别个数字九八七年清华大学研制的汉字识别系统通过了技术鉴定,可识别国家二级汉字库多字,识别率可达......”

8、以下文段存在较多缺陷,具体而言:语法误用情况较多,标点符号使用不规范,影响文本断句理解;句子结构与表达缺乏流畅性,阅读体验受影响——“.....个车牌定位与识别系统基本包括图像预处理车牌搜索车牌定位车牌校正车牌字符分割和字符识别结果的输出。本系统主要是在对汽车图像进行细致分析,从而研究车牌定位与识别的算法问题。字符识别简介字符识别发展概况字符识别发展可分为三个阶段第个阶段为初级阶段,在这阶段中,技术上是应用维图像的处理方法完成二维图像的识别任务。这样萌芽了个基本思想抽取特征向量的构造和它的相关函数。现在此法仍不失为种重要的匹配方法。第二个阶段为基础理论研究阶段。提出了表示边界的链码法,用于结构分析的细化思想,以及些离散图形上的拓扑性研究,形成了不仅能抽取局部特征,而且能抽取大范围的凹凸区域连通性孔等特征的算法,完成了作为基础理论核心的特征抽取理论,及所谓的展开法工作。第三个阶段为发展阶段。这阶段的研究工作是技术和实际相结合,针对实际系统的要求和设备可能提供的条件......”

9、以下这些语句存在多方面瑕疵,具体表现在:语法结构错误频现,标点符号运用失当,句子表达欠流畅,以及信息阐述不够周全,影响了整体的可读性和准确性——“.....如果在段关键的时期内禁止只小猫使用它只眼睛,则它的这只眼在以后很难形成正常的视力。神经结构在整个生命期内不断地进行着改变,后期的改变主要是加强或减弱突触连接。例如,现在已经确认,新记忆的形成是通过改变突触强度而实现的。所以,认识位新朋友面孔的过程中包含了各种突触的改变过程。人工神经网络却没有人脑那么复杂,但它们之间有两个关键相似之处。首先,两个网络的构成都是可计算单元的高度互连虽然人工神经元比生物神经元简单得多人其次,处理单元之间的连接决定了网络的功能。本书的根本目标就是在人工神经网络中采用合适的连接来解决特定的问题。值得注意的是,虽然生物神经元相对于电子电路来说非常慢秒相对于秒,人脑却能以比现有计算机快得多的速度完成许多任务。这主要是因为生物神经网络具有巨大的并行性,即所有的神经元能同时操作。即使大多数人工神经网络是在传统的数字计算机上实现的......”

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