基于PCA和PSO-SVM的手写数字识别应用研究

张校非; 白艳萍; 郝岩

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基于PCA和PSO-SVM的手写数字识别应用研究

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针对当前手写数字识别正确率较低这一不足,提出了一种主成分分析（PCA）和粒子群算法优化支持向量机（PSO-SVM）的手写数字识别方法。首先,利用PCA降低输入数据的维数,然后把降维的数据作为SVM的输入,用PSO不断优化SVM中的核函数参数g和惩罚因子c,以提高分类精度。实验结果表明:同传统的SVM、GA-SVM、网格搜索算法、卷积神经网络（CNN）相比,PSO-SVM方法分类方法具有最高的识别准确率且运算效率也较高,达98.2%,性能上优于其他几种分类算法。

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来源
《重庆理工大学学报（自然科学版）》 |2017年第7期|140-144|共5页
作者
张校非; 白艳萍; 郝岩;
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作者单位

中北大学理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
主成分分析; 粒子群算法; 支持向量机; 手写数字识别;

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