基于改进的支持向量机和BP神经网络的识别算法

来源 :第八届全国汉字识别学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lkcxm

【摘要】

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顺序最小优化(SMO)是支持向量机的一种训练算法,它简单易用,速度快,具有良好的分割训练集的能力.我们从迭代算法方面对SMO算法进行了一些改进,把支持向量机和BP神经网络结合

【作者】

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许建生盛立东

【机构】

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北京邮电大学信息工程学院(北京)

【出处】

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第八届全国汉字识别学术会议

【发表日期】

：

2003年1期

【关键词】

：

支持向量机顺序最小优化 BP神经网络手写体数字识别系统

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顺序最小优化(SMO)是支持向量机的一种训练算法,它简单易用,速度快,具有良好的分割训练集的能力.我们从迭代算法方面对SMO算法进行了一些改进,把支持向量机和BP神经网络结合起来,不仅克服了支持向量机识别速度慢的缺点,而且提高了系统的识别率.用从邮局实地采集来的10万手写体数字来训练和测试支持向量机和BP神经网络相结合的系统,拒识率小于4﹪,误识率小于0.1﹪.

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