文档介绍：红一扛咎厶一基于多分类器神经网络集成的手写体数字识别唐卫东单位代码指导教师学位授予单位学科与专业交通信息工程及控制论文完成期论文答辩日期答辩委员会主席分类号密级贾传荧职称教授大连海事大学申请学位级别’硕士
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学位论文基于多分类器神经网络集成的手写体数字迟型唐卫东指导教师贾传荧教授申请学位级别工学硕士专业名称交通信息工程及控制学位授早单位大连海事大学年目髡咝彰
摘要关键词:多分类器簟成;阴神缝圈络;手写体数字派别;模式识别存模式识别领域,不同的分类算法常常得到不同的分类性能,但是没有一辛分类算法能对所有的应用都能取得良好的结果,甚至,没有⋯种分类尊法能对原始对象的所有模式都能取得良好的结果。因此,分类器集成逐渐成为模式识别领域中的热点问题之一。多分类器集成方案设计主要涉及两个问题:至单掷嗥骷系难≡瘢低成杓啤T诜至糠掷嗥骷系难≡袷保Ω萌繁<夏诘母鞣掷嗥髦实南关性尽量小,由于目前在分量分类器之间的相关性确定方面尚没有严格的壑导,本文重点讨论了单分类器集合的优化。在系统设计方面主要考虑系统的结构设计和集成算法的选择和确定,因而本文讨沦了多种系统结构和多种集成算法,以及这些算法选择的优化。由于各分类器之间的相关性确定尚没有严格理论指导,本文选择学刊能力强的神经网络作为集成器进行手写体数字识别研究。鉴于神经网络存在~些不足,探讨了神经网络的不足点及相应的改进方法。手写体数宁识别选择中刺遄挚猓峁砻鳎合喽杂诘シ掷嗥鳎喾掷嗥骷傻氖侗鹇视辛肆好的改善:神经网络作为集成器有较强的提取各分量分类器之嗷ス叵档哪力,并有良好的推广能力。
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敝储戤:孕撕、~⋯门期:州年露唷M唧彳棠大连海事大学学位论文原创性声明和使用授权说明甄创性声明学位论文版权使用授权书:基王多岔耋登盘丝圜垒塞盛的壬兰住数主立停骸本人郑重声明:本论文是在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果,撰写成博士/硕士学位论文除论文中已经注明引用的内容外,对论文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表或未公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。本学位论文作者及指导教师完全了解“大连海事大学研究生学位论文提交、版权使用管理办法”,同意大连海事大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子舨,允许论文被查阅和借阅。本人授权大违海事大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。保密口,在年解密后适用本授权书。本学位论文属于:保密口不保密口朐谝陨戏娇蚰诖颉啊獭论文作者签名:导师签名、
第滦髀课题研究背景模式识别概述实现人类能力在计算机上的模拟,使计算机具有视、听、触等感知外部世界的能力,是人类长期不懈追求的目标。随着十年代计算机的出现和信号处理技术的不断发展,人工智能的研究迅速发展为研究领域的热点之一。模式识别作为人工智能的一个重要研究领域,随着人悄艿姆⑺遥溲芯也越来越引起人们的注意。特别是在近几十年来,随着计算机硬件的迅速发展、计算机应用领域的不断拓宽以及现代数字信号处理技术的突飞猛进,急切地要求计算机能更有效地感知诸如声音、文字、图像等人类信息材料。而计算机对外部感知能力的低下,成为开拓计算机应用的瓶颈,也与其高速的运算能力形成强烈的对比。因此,着眼于拓宽计算机的应用领域,提高其感知外部信息能力的学科一模式识别得到了迅速发展,许多研究成果在实际中也得到了很好的应用,如联机汉字识别技术、语音识别技术等。随着社会经济的发展和科学技术的不断革新,模式识别的应用领域不断拓宽,同时对模式识别研究提出了更高的要求,因此对模式识别的研究有待于进一步深入。手写体数字识别是模式识别中的热点问题之~。它的深入研究有利予推动模式识别的发展,因为手写体数字种类少挥衛,笔画简单,便于各种模式识别方法的研究和测试。它的广泛应用能带来良好的经济效益和社会效益,如邮政编码的自动识别和邮件的自动分类、统计报表和财务报表的自动化生成以及银行票据自动处理等。模式识别是人类的一颈基本智链,在I钪校嗣蔷T诮小澳J绞别”。随着世纪年代计算机的出现以及年代人工智能的兴超,人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。扑慊模式识别在世纪年代初迅速发展并成为一门新学科。什么是模式和模式识别韵或样本槐硎境墒实钡男问剑员愣运墙处理,这种表示形式就称为模式J绞侗是’门
模式识别的研究主要集中在两个方面,即研究生物体ㄈ是如何憋知对象研究对象描述和分类方法的科学埃的,以及在给定的任务下。如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者楚理学家、心理学家、生物学家、神经生理学家的研究内容,属于认知科学的范畴:后者通过数学家、信息学专家