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《第八届全国汉字识别学术会议论文集》2002年
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基于改进的支持向量机和BP神经网络的识别算法

许建生  盛立东  
【摘要】:顺序最小优化(SMO)是支持向量机的一种训练算法,它简单易用,速度快,具有良好的分割训练集的能力。我们从迭代算法方面对SMO算法进行了一些改进,把支持向量机和BP神经网络结合起来,不仅克服了支持向量机识别速度慢的缺点,而且提高了系统的识别率。用从邮局实地采集来的10万手写体数字来训练和测试支持向量机和BP神经网络相结合的系统,拒识率小于4%,误识率小于0.1%。
【作者单位】:北京邮电大学信息工程学院 北京邮电大学信息工程学院
【分类号】:TP391.43;TP183
【正文快照】:
1前言 支撑向量机是九十年代中j{H发展起米的机器学习方法,它的训约j数学模型可以归结为一个有约水的二次规划问题。这些算法往i社步及矩阵运算,存储和计算代价很高,当数据龄巨人时,问题更加突出。1998年,P1att提出一个训练算法,称为SMO算法…(sequentialnlinimal oDtimizatio

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 唐蘅;基于隐马尔可夫模型的局部遮挡和光照人脸识别[D];电子科技大学;2012年
【参考文献】
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【共引文献】
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10 李卓;图像信息隐藏与隐写分析算法的研究[D];浙江大学;2010年
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4 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
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7 梁怀志;基于嵌入式的车型分类系统的设计与实现[D];大连理工大学;2010年
8 李林;基于可靠性的TBM刀盘轻量化设计[D];大连理工大学;2010年
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10 梅丽;人类启动子识别算法研究[D];辽宁师范大学;2010年
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3 本版编辑 中国科学院计算技术研究所数字媒体研究中心 山世光 陈熙霖 高文 徐昕 刘洪宇;你的脸,你的身份证明[N];中国计算机报;2006年
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