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基于改进支持向量机的货币识别研究的中期报告.docx

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基于改进支持向量机的货币识别研究的中期报告.docx

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文档介绍:该【基于改进支持向量机的货币识别研究的中期报告 】是由【wz_198613】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于改进支持向量机的货币识别研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于改进支持向量机的货币识别研究的中期报告一、研究背景和意义随着全球经济一体化进程的不断加速,货币作为国家的重要象征之一,也越来越受到人们的关注。在金融领域,货币的识别是一个必须解决的问题。在金融交易中,货币的识别是一个必要的技术,而如何高效地对货币进行识别,是金融领域研究的重点之一。传统的货币识别方法主要是基于规则的识别法和基于模板匹配的识别法。然而,这些方法都存在识别准确率低、易受到光线、倾斜度等干扰因素影响等问题。为此,越来越多的研究者开始使用基于机器学习的货币识别方法,其中支持向量机(SVM)被广泛用于货币识别中。在支持向量机中,常用的分类方法包括C-SVM和nu-SVM。尽管SVM分类器在大规模数据集中表现出色,但是它需要大量的计算和内存开销,对于大规模的货币识别数据,运行效率较低。因此,如何提高SVM分类器的训练效率和分类准确率成为研究的重点之一。本研究旨在通过改进支持向量机算法,提高货币识别的分类准确率和训练效率,为现代化的金融交易技术提供有力的支持和应用。二、研究内容和进展本研究采用基于支持向量机的货币识别算法,通过以下方法进行改进:(1)特征提取的改进:传统的SVM货币识别方法主要采用基于形状和纹理特征的方法进行特征提取。本研究在此基础上,提出了基于深度学习的图像特征提取方法。首先,N)对货币图像进行训练,提取出图像的高级语义特征,然后使用支持向量机对这些特征进行分类。与传统的特征提取方法相比,基于深度学习的特征提取方法更能准确地描述图像信息,提高了货币识别的精度。(2)分类器的改进:传统的支持向量机分类器中,在确定核函数时需要进行交叉验证,这也是分类器运行效率低的原因之一。在本研究中,我们提出了一种改进的支持向量机方法,通过改进核函数的选择和分类器的权值设置,提高了分类器的训练效率和分类准确率。具体来说,我们考虑使用多核函数,将不同类型的特征组合起来,并通过灰色关联度分析选择最优核函数,并调整分类器的权值,使其能更好地适应实际情况。三、下一步工作计划目前,本研究已针对部分货币图像数据进行了初步的实验研究,并取得了一定的进展。下一步,我们将针对更多的实际数据进行进一步的实验研究,进一步验证改进后的货币识别方法的有效性和优越性。同时,我们还将探索并比较其他机器学习方法在货币识别中的应用,为货币识别研究提供更多的思路和选择。

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