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基于递归神经网络的英文手写输入法的设计与实现

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基于递归神经网络的英文手写输入法的设计与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第1章 绪论第11-19页
  1.1 课题来源及背景第11-12页
  1.2 与课题相关的国内外研究综述第12-17页
    1.2.1 人工神经网络的研究情况第12-14页
    1.2.2 英文手写字符串识别的研究情况第14-16页
    1.2.3 Android平台对手写识别的支持第16-17页
  1.3 本论文主要工作内容及论文结构第17-19页
第2章 英文手写输入法需求分析第19-31页
  2.1 输入法基本开发过程介绍第19-20页
  2.2 输入法需求分析第20-25页
    2.2.1 输入法相关用户介绍第20-21页
    2.2.2 输入法的需求用例第21-23页
    2.2.3 输入法功能性需求描述第23-24页
    2.2.4 输入法非功能性需求描述第24-25页
  2.3 输入法的关键技术第25-30页
    2.3.1 双向递归神经网络技术介绍第25-27页
    2.3.2 长短时记忆块技术介绍第27-29页
    2.3.3 动态连接技术介绍第29-30页
  2.4 本章小结第30-31页
第3章 英文手写输入法的设计第31-67页
  3.1 输入法总体设计第31-34页
    3.1.1 输入法整体架构设计第31-33页
    3.1.2 输入法功能结构设计第33-34页
  3.2 模型训练相关算法设计第34-43页
    3.2.1 基本训练算法设计第34-37页
    3.2.2 BRNN相关训练算法设计第37-39页
    3.2.3 LSTM相关训练算法设计第39-41页
    3.2.4 CTC相关训练算法设计第41-43页
  3.3 模型训练系统的设计第43-57页
    3.3.1 模型训练系统的相关核心类第43-49页
    3.3.2 网络初始化模块的设计第49-51页
    3.3.3 前向传播模块的设计第51-52页
    3.3.4 反向传播模块的设计第52-57页
  3.4 客户端系统的设计第57-66页
    3.4.1 客户端系统相关核心类第57-61页
    3.4.2 输入法初始化模块的设计第61-64页
    3.4.3 文本识别模块的设计第64-66页
  3.5 本章小结第66-67页
第4章 英文手写输入法的实现第67-92页
  4.1 数据预处理程序的实现第67-75页
    4.1.1 IAM-On DB简介第67-69页
    4.1.2 数据格式的转换第69-72页
    4.1.3 成果展示第72-75页
  4.2 模型训练系统的实现第75-84页
    4.2.1 网络初始化模块的实现第75-77页
    4.2.2 前向传播模块的实现第77-78页
    4.2.3 反向传播模块的实现第78-81页
    4.2.4 成果展示第81-84页
  4.3 客户端系统的实现第84-91页
    4.3.1 输入法初始化模块的实现第84-85页
    4.3.2 文本识别模块的实现第85-87页
    4.3.3 客户端系统JNI接口的实现第87-89页
    4.3.4 成果展示第89-91页
  4.4 本章小结第91-92页
第5章 英文手写输入法的测试第92-110页
  5.1 测试方案第92-93页
    5.1.1 测试目标第92页
    5.1.2 测试环境第92-93页
  5.2 模型训练系统的测试第93-104页
    5.2.1 网络初始化模块功能测试第93-96页
    5.2.2 前向传播模块功能测试第96-99页
    5.2.3 反向传播模块功能测试第99-102页
    5.2.4 模型训练系统的性能测试第102-104页
  5.3 客户端系统的测试第104-109页
    5.3.1 输入法初始化模块功能测试第104-105页
    5.3.2 文本识别模块功能测试第105-108页
    5.3.3 客户端系统的性能测试第108-109页
  5.4 测试结论第109页
  5.5 本章小结第109-110页
结论第110-111页
参考文献第111-116页
致谢第116-117页
个人简历第117页

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