针对基于Hopfield网络算法实现的手写汉字体识别系统,使用Python语言中Numpy和Cv2库对数据进行预处理,通过Neurolab库训练Hopfield神经网络,编写相似度对比算法对其进行改进,采用Pyqt5实现功能的可视化。研究结果表明,该汉字体识别系统具有图片识别和手写识别两大功能。采用改进后的Hopfield神经网络算法,该系统的识别效率有了很大的提升,识别准确度保持在80%以上,并且具有良好的兼容性。
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