【摘 要】
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数字识别作为模式识别发展的一个分支,在实际应用中有很强的应用价值,如何进一步提高识别率也一直是研究的热点.该文通过分析模式识别的两类主要方法,结合数字结构特征和数字
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数字识别作为模式识别发展的一个分支,在实际应用中有很强的应用价值,如何进一步提高识别率也一直是研究的热点.该文通过分析模式识别的两类主要方法,结合数字结构特征和数字统计特征共同提高数字识别的正确率.支持向量机(SVM)是本文应用的主要识别机器.针对支持向量机在训练过程中存在被错误分类的样本,该文提出了一种基于二次识别的SVM算法.该算法通过提高支持向量在样本中的比例,提高了SVM的识别性能.结合数字结构特征的SVM二次识别算法提高了识别正确率,也为数字识别提出了一种新的思路.
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