【摘 要】
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为了提高神经网络对手写数字的识别率,基于Adaboost思想改进Adaboost-BP二分类算法,实现用于多分类的Adaboost-BP算法,提高了神经网络对手写数字的识别率。改进了“弱”分类
【机 构】
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楚雄师范学院网络与信息系统研究所,楚雄师范学院信息科学与技术学院,楚雄师范学院经济与管理学院
【基金项目】
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云南省教育厅科学研究基金资助项目(2012Y131)
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为了提高神经网络对手写数字的识别率,基于Adaboost思想改进Adaboost-BP二分类算法,实现用于多分类的Adaboost-BP算法,提高了神经网络对手写数字的识别率。改进了“弱”分类器权重值的计算公式,将权重值归一化处理的步骤放到“弱”分类器迭代训练完成之后,“强”分类器的构成不使用符号函数而是直接计算分类结果。实验数据采用MNIST手写数据库,实验结果显示改进的Adaboost-BP算法构造出的“强”分类器分类结果正确率明显高于“弱”分类器。改进的Adaboost-BP算法可明显提高手写数字识
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