導(dǎo)讀：支持向量機(jī)作為一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，由于其建立在結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化準(zhǔn)則之上，而不僅僅是使經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險達(dá)到最小，從而使支持向量分類器具有較好的推廣能力。并且，由...
基于SVM的手寫體相似漢字識別
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宮蓉蓉 長沙民政職業(yè)技術(shù)學(xué)院軟件學(xué)院,湖南長沙410004
摘 要:
支持向量機(jī)作為一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，由于其建立在結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化準(zhǔn)則之上，而不僅僅是使經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險達(dá)到最小，從而使支持向量分類器具有較好的推廣能力。并且，由于支持向量機(jī)算法是一個凸二次優(yōu)化問題，能夠保證找到的極值解就是全局最優(yōu)解。文章首先討論了基于支持向量機(jī)的手寫體相似漢字識別過程。然后，針對支持向量機(jī)識別手寫漢字所遇到的問題進(jìn)行了分析和闡述，并在此基礎(chǔ)上提出了基于最小距離分類器分類的兩級分類策略。最后，針對理論進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果有力證明了本文提出的基于SVM的相似漢字識別方法的有效性。
