基于粗糙集理论和模糊SVM的车牌识别技术研究

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针对传统的SVM多分类存在不可分区域,提出一种粗糙FSVM识别算法。该算法根据粗糙集理论对训练样本进行建立决策表、离散决策表、约简决策表、提取分类规则等推理过程设计。不但有效改善训练时间,而且解决了传统的SVM多分类存在不可分区域的问题。实验表明,将该识别算法应用于车牌字符识别,取得在相同的条件下比支持向量机方法更为理想的识别效果。
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