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题名基于核聚类的SVM多类分类方法
被引量：11
- 1
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作者
陈增照
杨扬
何秀玲
喻莹
董才林
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机构
北京科技大学信息工程学院
华中师范大学最优控制与离散数学重点实验室
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第1期47-49,共3页
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基金
湖北省科技攻关计划资助项目(2003BDST004)
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文摘
对支持向量机的多类分类问题进行研究,提出了一种基于核聚类的多类分类方法。利用核聚类方法将原始样本特征映射到高维特征进行聚类分组,对每一组使用一个支持向量机二值分类器进行分类,并用这些二值分类器组成决策树的节点,构成了一个决策分类树。给出决策树的生成算法,提出了利用交叠系数来控制交叠,从而克服错分积累,提高分类准确率。实验结果表明,采用该方法,手写体汉字识别速度和正确率都达到了实用的要求。
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关键词
支持向量机
多类分类
核聚类
手写体汉字识别
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Keywords
SVM （Support Vector Machines）
multi-class classification
kernel clustering algorithm
handwritten Chinese character recognition
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分类号
N391.4
[自然科学总论]
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题名基于多分类器集成的手写体金融汉字识别
被引量：2
- 2
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作者
喻莹
杨扬
董才林
何秀玲
陈增照
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机构
北京科技大学信息工程学院
华中师范大学计算机科学系
华中师范大学最优控制与离散数学重点实验室
华中师范大学最优控制与离散数学重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第15期212-214,共3页
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基金
湖北省科技公关计划(the Key Technologies R&D Program of Hubei Province of China under Grant No.2003BDST004) 。
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文摘
用基于遗传算法的全局优化技术动态地选择一组分类器,并根据应用的背景,采用合适的集成规则进行集成,从而综合了不同分类器的优势和互补性,提高了分类性能。实验结果表明,通过将遗传算法引入到多分类器集成系统的设计过程,其分类性能明显优于传统的单分类器的分类方法。
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关键词
多分类器集成
遗传算法
金融汉字
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Keywords
multiple classifiers combination
genetic algorithm
amount Chinese character
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多特征融合的票据分类技术及应用
被引量：1
- 3
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作者
陈增照
何秀玲
杨扬
董才林
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机构
北京科技大学信息工程学院
华中师范大学最优控制与离散数学重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第9期202-204,共3页
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基金
湖北省科技攻关计划资助项目(编号:2003BDST004)
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文摘
对票据进行高速、准确的分类是实现票据自动处理的关键。论文分析了各种票据分类方法的优缺点,并根据金融、税务等行业所使用的票据特点,提出基于多特征融合的快速分类方法,可以将票据的几何尺寸、分类条码、标题、特征字符串、特征图像块、特征框线等特征有机地融合并进行分类,提高了票据分类的速度与准确性。利用该技术设计的银行票据处理系统的实际应用说明了该方法的有效性。
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关键词
票据分类
多特征融合
知识库
金融票据
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Keywords
bill classification,multiple characteristics fusion,knowledge-base,bank slip processing
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP391.13
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于核聚类的手写金融汉字识别方法
- 4
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作者
陈增照
杨扬
何秀玲
喻莹
董才林
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机构
北京科技大学信息工程学院
华中师范大学最优控制与离散数学重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第18期193-195,共3页
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基金
湖北省科技攻关计划基金资助项目(2003BDST004)
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文摘
根据手写体金融汉字的特点,利用核聚类方法将原始样本特征映射到高维特征进行聚类分组,对每一组使用一个支持向量机二值分类器进行分类,并用这些二值分类器组成决策树的结点,构成一个决策分类树。给出了金融汉字的分组方法和决策树的生成算法,提出利用交叠系数来控制交叠,可以克服错分积累,提高分类准确率。实验结果表明,采用该方法,手写体金融汉字识别的速度和正确率都达到了实用的要求。
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关键词
手写体汉字识别
支持向量机
决策分类树
核聚类
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Keywords
handwritten Chinese character recognition
support vector machines（SVM）
decision classifying tree
kernel clustering algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于识别的手写数字串分割
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作者
宋婉娟
董才林
陈增照
何秀玲
张剑
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机构
华中师范大学计算机科学系
华中师范大学最优控制与离散数学重点实验室
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2007年第21期5198-5200,5217,共4页
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基金
湖北省科技攻关计划基金项目(2003BDSP004)。
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文摘
手写数字串的分割与字符识别密切相关。采用基于识别的分割方法,在分割过程中引入识别机制识别分割碎片,将识别结果经过差值运算后置为每个识别对象的识别可信度,利用动态规划找到最佳分割路径。在训练分类器时,使用反例样本估计分类器参数,得到了性能良好的分类器。实验数据表明,利用正例和反例样本结合训练的分类器比只经过正例样本训练的分类器的识别率要高很多。
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关键词
数字串分割
反例
动态规划
神经网络
识别可信度
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Keywords
numeral strings segmentation
negative data
dynamic programming
neural network
recognition confidence
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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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