【摘 要】
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在论文中,作者的第一项工作是对SMO算法进行了改进.文中首先介绍了支持向量机的基本理论和它的一种训练算法—顺序优化最小(SMO)算法.SMO算法简单易用,速度快,但还存在着一些
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在论文中,作者的第一项工作是对SMO算法进行了改进.文中首先介绍了支持向量机的基本理论和它的一种训练算法—顺序优化最小(SMO)算法.SMO算法简单易用,速度快,但还存在着一些问题.因此作者从核函数的构造,快速迭代算法,和分块算法的结合,凸二次规划等几个方面对SMO算法进行了全面的改进,然后基于改进的SMO算法建立了一个手写体数字识别系统.作者的第二项工作是实现了一个级联的BP神经网络的手写体数字识别系统,第三项工作是研究了手写体数字识别中的多种识别系统的综合,将改进的SMO,级联BP,BP-SVM三套手写体数字识别系统综合在一起,构建了一个综合性的高精度手写体数字识别系统,在实验中,该系统取得了很好的识别效果.
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