7、基于机器学习的可再生能源与OCR手写字符数据集解析

基于机器学习的可再生能源与OCR手写字符数据集解析

1. 引言

可再生能源源自自然且能在人类时间尺度内自然补充，如光、风、水流和地热等 。其具有低碳、绿色的特点，在全球多国的能源供应中占比超20%，部分国家超半数电力由其产生，还有少数国家完全依靠可再生能源发电。随着对气候变化的担忧以及部分可再生能源技术成本的下降，可再生能源市场在未来将显著增长。

同时，将手写文本转换为机器可读形式的手写字符识别（HCR）面临诸多挑战，不同书写者的笔迹风格差异大。不过，通过字符表示可成功提取手写文档中的字符并将其数字化。在离线手写识别领域，仍在研究提高识别准确率的新策略，因为许多应用如邮政地址识别、银行处理等都需要离线手写识别系统。

2. 相关研究

不同的研究使用了现有的数据集进行特征提取和分类。例如，N. Dalal等人提出的手写识别系统包括预处理、分割、分类和后处理等阶段；S. B. Khan等人使用区域提议网络进行HCR，旨在在保证准确率的同时加速文本识别。

3. 光学字符识别（OCR）

OCR是一种计算机视觉技术，可识别数字、字母、符号等字符，并将其转换为数字格式。它在回收表单系统和银行支票处理等方面有应用。字符识别技术不断发展，从最初识别单个手写字符到后来识别整个单词，但自由手写识别系统的识别率仍有待提高。

例如，MNIST数据集是标准NIST数据集的子集，展示了从0到9的手写英文字符数字，可用于训练模型识别英文字母图像。

4. 现有手写数据集

• NIST数据库 ：用于机器学习分类的训练和测试，包含10,00