支持向量机动态学习方法及其在票据识别中的应用

作     者：陈增照 杨扬 董才林 何秀玲 CHEN Zengzhao;YANG Yang;DONG Cailin;HE Xiuling

作者机构：北京科技大学信息工程学院北京1000832 华中师范大学最优控制与离散数学重点实验室武汉430079 

基　　金：湖北省科技攻关计划(No.2003BDST004) 

出 版 物：《北京科技大学学报》 (Journal of University of Science and Technology Beijing)

年 卷 期：2006年第28卷第2期

页      码：199-202页

摘      要：介绍了用支持向量机(SVM)进行动态学习训练的方法．解决了在机器学习过程中,训练样本获取比较困难,样本可随外界条件改变而变化的问题．实践证明,使用该方法可以动态跟踪样本的变化,保证 SVM 分类器的最优性能．利用该方法设计的银行票据 OCR 系统的实际应用说明了该方法的有效性．

主 题 词：支持向量机 动态学习 机器学习 手写字符识别 票据识别 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 12[管理学] 13[艺术学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0804[工学-材料学] 0835[0835] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3321/j.issn:1001-053X.2006.02.022

馆 藏 号：203893973...