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研究了基于支持向量机的脱机手写体汉字识别中核参数和误差惩罚因子的选择问题。将遗传算法跟支持向量机相结合,提出了一种自动优选支持向量机模型参数的方法,减少了以往应用支持向量机需反复试验以确定其参数的人工工作量。采用高斯核函数的支持向量机分类器进行实验,识别率达到97.83%,验证了该方法的有效性。