46、手写字符分割与加密货币价值预测的技术探索

手写字符分割与加密货币价值预测的技术探索

手写字符分割方法对比

在手写字符分割领域，不同的方法有着不同的表现。以下是几种方法的对比结果：
| 参考文献 | 分割结果 (%) | 分割问题（Over） | 分割问题（Missed） | 分割问题（Bad） |
| — | — | — | — | — |
| Tamhankar et al. [25] | 67 | 未指定 | 未指定 | 未指定 |
| Deshmukh and Kolhe [8] | 83.62 | 是 | 是 | 是 |
| Deshmukh and Kolhe [7] | 72.61 | 是 | 是 | 是 |
| 提出的方法 | 86.33 | 否 | 是 | 是 |

提出的分割方法在处理Modi统一字符簇时表现出色，能够应对重叠和相连字符等挑战。该研究预测了四种字符簇类型，包括部分重叠/相连字符簇、高度重叠和非常密集相连字符簇。基于重叠比率的选择策略能够高效地选择合适的簇类型及其相关的分割算法，因此该方法新颖且稳健。

在手写Modi字符分割中，相连和重叠统一字符的总分割准确率分别达到了81.92%和89.68%。对于非常密集相连字符簇存在的漏分割问题，可以通过使用基于识别的方法和带注释的Modi手写字符数据集来消除。而Modi字符簇的分割不良问题可以通过数据集增强来克服，迭代方法则可以解决漏分割问题。字符分割率取决于脚本的性质，分割方法具有脚本和挑战的特异性。

加密货币价值预测的挑战与背景

对于加密货币投资者来说，最困难的任务是预测市场行为并做出有利可图的决策。加密货币与传统货币不同，它们是独立的，完全依