Resumen

Las estructuras complejas y cambiantes de los antiguos caracteres chinos resultan en la disminución de la precisión de su recuperación de imagen. Para resolver este problema, se propone un nuevo método de recuperación basado en conjuntos difusos doblemente vacilantes. Se emplean conjuntos difusos de doble vacilación que pueden expresar información incierta de manera más completa en el proceso de extracción de características de elementos de líneas direccionales. Se establece el índice de evaluación multiatributo de cuadrículas adyacentes para la cuadrícula actual y sus funciones de membresía y no membresía correspondientes, y el peso de cada atributo se calcula mediante la entropía difusa de doble vacilación, de modo que las características propuestas puedan reflejar completamente la estructura topológica de los antiguos caracteres chinos. Utilizando el coeficiente de correlación difusa de doble vacilación para medir la similitud entre las imágenes de caracteres chinos antiguos a recuperar y las imágenes candidatas, se logra la recuperación de imágenes de caracteres chinos antigu

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Complejo; Caracteres chinos antiguos; Método de recuperación; Conjuntos difusos doblemente vacilantes; Extracción de características; Similitud
• Keywords:Complex; Ancient Chinese characters; Retrieval method; Dual hesitant fuzzy sets; Feature extraction; Similarity