【摘 要】
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手写体数字识别在众多领域被广泛应用,采用传统方法不能克服其书写差异大、区域性明显等特点.本文提出一种基于改进粒子群优化的支持向量机聚类辨识算法.首先通过对灰度图像转化二值图像、划分区域等方案进行特征提取,应用支持向量机对提取的特征构建模型,使用粒子群算法对支持向量机的两个参数进行迭代寻优,使得辨识正确率最高.与其它识别算法相比,本文方法能够极大提升手写数字识别结果的正确率.
【机 构】
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华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制重点实验室,河北保定071003
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手写体数字识别在众多领域被广泛应用,采用传统方法不能克服其书写差异大、区域性明显等特点.本文提出一种基于改进粒子群优化的支持向量机聚类辨识算法.首先通过对灰度图像转化二值图像、划分区域等方案进行特征提取,应用支持向量机对提取的特征构建模型,使用粒子群算法对支持向量机的两个参数进行迭代寻优,使得辨识正确率最高.与其它识别算法相比,本文方法能够极大提升手写数字识别结果的正确率.
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