【摘 要】
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该文以金融票据为研究对象,针对金融票据识别系统中的若干核心技术难题,着重研究了以下几个问题的理论及算法实现,并取得了一定成果:该文通过对多种识别器的研究和实践,探讨
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该文以金融票据为研究对象,针对金融票据识别系统中的若干核心技术难题,着重研究了以下几个问题的理论及算法实现,并取得了一定成果:该文通过对多种识别器的研究和实践,探讨了支撑向量机(SVM)网络的理论方法,实现了高识别率和强泛化能力的分类器,并用于金融票据的处理.该文构造了三种GSVM网络方案,并与经典SVM、经典RBF网络进行了分析和比较.实验显示,其中的两种GSVM方案具有良好特性.经典的SVM网络是基于两类的分类问题而提出的,为解决SVM多类别分类,该文提出分析了四种分类器构成方案,对各种方案进行了选择和对比,构造了基于SVM的金融票据手写体数字识别器.在以上几项核心技术的基础上,该文设计并实现了一个基于支撑向量机的金融标据识别系统,该系统已经实用化.
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