用于手写数字识别的改进模糊支持向量机

刘宏兵; 熊盛武

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针对训练样本在训练过程中的不同作用和支持向量机在推广到多类问题时存在不可分区域,可构造两类模糊支持向量机,其分别克服了过学习问题和减少了不可分区域.构造两类问题和多类问题综合的改进模糊支持向量机并用于手写数字识别,训练时,其利用数据与其类中心的相对距离定义隶属函数,测试时,利用S.Abe定义的隶属函数判别其类别,实验结果表明,该学习机具有比传统支持向量机和模糊支持向量机更高的精度.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2008年第5期|871-874|共4页
作者
刘宏兵; 熊盛武;
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作者单位

信阳师范学院,计算机科学系,河南,信阳,464000;

武汉理工大学,计算机科学与技术学院,湖北,武汉,430070;

武汉理工大学,计算机科学与技术学院,湖北,武汉,430070;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
支持向量机; 模糊支持向量机; 手写数字识别; 隶属函数;

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