基于ANN_HMM的时序模式识别方法研究

手写输入与语音输入是人机交互中最自然、最符合人类习惯的交互方式，而手写体识别与语音识别也是多模式人机交互领域中的重要研究对象。这两种对象具有一个共同的特点，那就是时序性。本文主要研究一种以人工神经网络（ANN）和隐马尔可夫模型（HMM）为基本模型的时序模式通用识别方法。ANN具有抗噪声、自适应、学习能力强、识别速度快等特点，HMM具有较强的处理时间序列的能力。因此在本文中，将HMM作为整个待识别对象的结..