【摘 要】
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首先介绍了支持向量机的基本理论和顺序优化最小的训练算法,然后讨论了支持向量机在手写体数字识别中的应用.尽管,支持向量机在手写体数下识别中有很好的识别率,但由于其计算
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首先介绍了支持向量机的基本理论和顺序优化最小的训练算法,然后讨论了支持向量机在手写体数字识别中的应用.尽管,支持向量机在手写体数下识别中有很好的识别率,但由于其计算的复杂度,使其不可能运用到实时系统中去,于是,我们又介绍了BP神经网络识别器.在最终的系统中,BP神经网络和支持向量机被结合起来,构成了一个复合的识别器来识别手写体数字,在实验中,该系统取得了很好的识别效果.
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