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基于SVM和sigmoid函數的字符識別自適應學(xué)習算法
- 手寫(xiě)字符的一個(gè)突出特點(diǎn)就是模式具有較大的變化性，表現為模式空間的類(lèi)內分布過(guò)于分散，類(lèi)間交疊嚴重，這使得識別模型無(wú)法“恰當”地擬合每類(lèi)模式的數據分布或類(lèi)別之間的判別面。在識別模型過(guò)程中，通過(guò)自適應學(xué)習就能較好地擬合特定書(shū)寫(xiě)者筆跡特征向量的空間分布，從而有利于識別率的提高。當然，自適應學(xué)習的結果只是提高了對特定書(shū)寫(xiě)者的識別率，但通過(guò)為不同人的筆跡特征向量提供不同的識別模型，就能夠從總體上提高系統的識別率。 任何一種自適應學(xué)習算法都基于一定的識別方法。從目前已有的文獻來(lái)看，大致
- 關(guān)鍵字： SVM sigmoid
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