【摘 要】
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针对手写汉字识别这一大类别分类问题,给出了一种新的基于多层感知机(MLP)网络的并行紧致集成方法。方法中强调综合集成中人机结合的观点,编码训练紧致网络分类器,并通过一个两步监督学习过程实现整个集成网络分类系统。与以前的集成方法相比较,并行紧致集成方法在结构和信息处理方式上具有并行紧致的特点,体现出较高的分类性能,为MLP网络在大类别分类问题中的应用提供了一条可行的途径。
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针对手写汉字识别这一大类别分类问题,给出了一种新的基于多层感知机(MLP)网络的并行紧致集成方法。方法中强调综合集成中人机结合的观点,编码训练紧致网络分类器,并通过一个两步监督学习过程实现整个集成网络分类系统。与以前的集成方法相比较,并行紧致集成方法在结构和信息处理方式上具有并行紧致的特点,体现出较高的分类性能,为MLP网络在大类别分类问题中的应用提供了一条可行的途径。
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