【摘 要】
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为获得具有强推广能力、高效的识别算法 ,提出了基于模糊超椭球聚类的模糊超椭球分类算法 ,并且用于无约束手写体数字的识别。模糊超椭球聚类能充分利用训练样本集的分布信息 ,运用较少的类别个数来表征复杂的样本分布 ,获得良好的识别效果和推广能力。在此基础上 ,模糊超椭球分类算法加入了有监督的控制 ,使算法在聚类过程中可以确定合适的类别数 ,使学习结果能更好地反映训练集的概率分布。然后 ,采用学习矢量量化
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为获得具有强推广能力、高效的识别算法 ,提出了基于模糊超椭球聚类的模糊超椭球分类算法 ,并且用于无约束手写体数字的识别。模糊超椭球聚类能充分利用训练样本集的分布信息 ,运用较少的类别个数来表征复杂的样本分布 ,获得良好的识别效果和推广能力。在此基础上 ,模糊超椭球分类算法加入了有监督的控制 ,使算法在聚类过程中可以确定合适的类别数 ,使学习结果能更好地反映训练集的概率分布。然后 ,采用学习矢量量化等算法对其进行进一步有监督训练 ,从而取得更好的训练效果。在国际通用的 NIST字库和实际采集的手写体数
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