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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

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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﹪.

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来源
《第八届全国汉字识别学术会议》|2003年|81-86|共6页
会议地点绍兴
作者
许建生; 盛立东;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类模式识别与装置;人工神经网络与计算;
关键词
支持向量机; 顺序最小优化; BP神经网络; 手写体数字识别系统;

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