技術摘要
一種智慧型文字圖形識別方法，先選定一單一隱藏層之神經網路，使用初始化數量設定隱藏層神經元數量，並亂數產生神經元參數，利用欲處理之文字訓練影像通過神經網路計算輸出層連結之權重，建立新的神經元，亂數產生其參數，利用文字訓練影像計算其輸出連結權重，再依據新增該神經元至目前神經網路對整體識別誤差之升降決定該神經元之去留，重複建立神經元與決定其取捨之步驟，直至達到停止條件後，輸入文字測試影像，進行文字圖形識別；上述神經網路僅需單一隱藏層，且訓練僅需計算輸出層連結參數，另也確保新增之神經元具備降低識別誤差效果，除可簡化神經網路架構與加速其訓練，能降低辨識時間與精度。
成果來源
國科會
申請專利國家
中華民國（發明）
專利證號
I685796