【摘 要】
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利用卷积神经网络(CNN)识别手写数字是当前的研究热点,但CNN算法对硬件设备要求高,预测速度慢。而传统的机器学习分类算法通常需要依靠人工经验提取特征。提出一种卷积神经网
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利用卷积神经网络(CNN)识别手写数字是当前的研究热点,但CNN算法对硬件设备要求高,预测速度慢。而传统的机器学习分类算法通常需要依靠人工经验提取特征。提出一种卷积神经网络结合SVM的CNN-SVM手写数字识别算法。算法首先基于卷积神经网络设计第一层,第一层用于提取手写数字特征,其次第二层结合SVM对手写数字分类决策,然后得到识别结果。CNN-SVM具有收敛速度快,识别率高,识别速度快特点,用CNN提取的特征具有多样特性,提高了对手写数字特征识别效率,解决了传统人工经验提取特征的过程和对先验知识的依赖性,
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