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原始凭证的自动识别是财会信息系统的一个瓶颈。输入反例样本,分类器拒识失败是常见的错误识别类型,基于反例样本训练的神经网络分类器能够降低这类错误的发生概率。通过原始凭证的数字识别试验分析,试验数据曲线图说明采用反例样本训练的分类器能够大大地减少这种类型的错误识别,使这一类型的错误率接近于0。
基于反例样本的原始凭证的手写数字识别
【摘 要】
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原始凭证的自动识别是财会信息系统的一个瓶颈。输入反例样本,分类器拒识失败是常见的错误识别类型,基于反例样本训练的神经网络分类器能够降低这类错误的发生概率。通过原始凭证的数字识别试验分析,试验数据曲线图说明采用反例样本训练的分类器能够大大地减少这种类型的错误识别,使这一类型的错误率接近于0。
【机 构】
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华中师范大学经济学院,湖北第二师范学院计科系武汉
【出 处】
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武汉理工大学学报
【发表日期】
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2008年03期
【基金项目】
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湖北省科技攻关计划资助项目(2003BDSP004)
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