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提出一种基于粒子群优化算法优化相关参数的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的字符识别模型。利用相关的字符数据,分别使用本方法和基于网格搜索的最小二乘支持向量机方法进行识别。仿真结果表明,该方法的精确度高于其它两种方法。
基于粒子群优化算法的LS-SVM字符识别模型
【摘 要】
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提出一种基于粒子群优化算法优化相关参数的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的字符识别模型。利用相关的字符数据,分别使用本方法和基于网格搜索的最小二乘支持向量机方法进行识别。仿真结果表明,该方法的精确度高于其它两种方法。
【机 构】
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天津工程师范学院信息技术工程学院
【出 处】
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天津工程师范学院学报
【发表日期】
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2010年02期
【基金项目】
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天津工程师范学院科研发展基金项目（Z2004017）
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