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基于改进的混合学习模型的手写阿拉伯数字识别方法
被引量：
6
1
作者
徐琴珍
杨绿溪
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第2期433-438,共6页
在特征空间维数较高的手写阿拉伯数字识别问题中,冗余的特征往往会意外增加学习模型刻画问题空间的复杂度,影响手写阿拉伯数字识别的效率和精确度。该文提出了一种基于边界对特征的敏感度值进行特征选择的支持向量机树混合学习模型,依...
在特征空间维数较高的手写阿拉伯数字识别问题中,冗余的特征往往会意外增加学习模型刻画问题空间的复杂度,影响手写阿拉伯数字识别的效率和精确度。该文提出了一种基于边界对特征的敏感度值进行特征选择的支持向量机树混合学习模型,依据当前中间节点上的分类曲面对子样本空间中的样例特征的敏感程度选择特征,在新构建的子样本集上训练子节点上的支持向量机。UCI机器学习数据库中手写阿拉伯数字识别问题的仿真结果表明,与其他算法相比,该文提出的方法能够在提高或保持手写阿拉伯数字高识别精确率的同时,精简问题空间,从而简化混合学习模型的中间节点和整体结构。
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关键词
手写阿拉伯数字识别
支持向量机树
边界对特征的敏感度
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题名
基于改进的混合学习模型的手写阿拉伯数字识别方法
被引量：
6
1
作者
徐琴珍
杨绿溪
机构
东南大学信息科学与工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第2期433-438,共6页
基金
国家自然科学基金(60702029)
东南大学人才引进科研启动费(4004001041)资助课题
文摘
在特征空间维数较高的手写阿拉伯数字识别问题中,冗余的特征往往会意外增加学习模型刻画问题空间的复杂度,影响手写阿拉伯数字识别的效率和精确度。该文提出了一种基于边界对特征的敏感度值进行特征选择的支持向量机树混合学习模型,依据当前中间节点上的分类曲面对子样本空间中的样例特征的敏感程度选择特征,在新构建的子样本集上训练子节点上的支持向量机。UCI机器学习数据库中手写阿拉伯数字识别问题的仿真结果表明,与其他算法相比,该文提出的方法能够在提高或保持手写阿拉伯数字高识别精确率的同时,精简问题空间,从而简化混合学习模型的中间节点和整体结构。
关键词
手写阿拉伯数字识别
支持向量机树
边界对特征的敏感度
Keywords
Handwritten digits recognition
Support vector machine tree
Sensitivity of the margin to a feature
分类号
TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的混合学习模型的手写阿拉伯数字识别方法
徐琴珍
杨绿溪
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2010
6
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