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检索条件"作者=柳回春"

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手写体数字识别技术的研究: 收藏
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引用; 《计算机工程》2003年第4期29卷 24-25,61页; 作者：柳回春马树元吴平东李晓梅北京理工大学机械工程与自动化学院北京100081; 手写体数字识别特征提取方面，有模板匹配，统计特征和结构特征，在分类器设计上有基于距离的分类器和神经网络分类器等。分析和评价了这些问题后，指出今后的研究方向应在特征综合、分类器集成以及新的分类器的研究上。; 手写体数字识别特征提取方面，有模板匹配，统计特征和结构特征，在分类器设计上有基于距离的分类器和神经网络分类器等。分析和评价了这些问题后，指出今后的研究方向应在特征综合、分类器集成以及新的分类器的研究上。; 来源：详细信息评论

基于Bagging的手写体数字识别系统: 收藏
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引用; 《计算机工程与科学》2004年第2期26卷 36-39页; 作者：李晓梅马树元吴平东陈之龙柳回春北京理工大学机械工程与自动化学院北京100081; Bagging是一种用来提高学习算法准确度的方法,通过构造一系列预测函数并将其结果按投票规则进行合成,就可以将一个弱学习算法提升为强学习算法。本文针对UK测试量表中的手写体数字,设计并实现了一个以神经网络为弱分类器的、基于Baggin...; Bagging是一种用来提高学习算法准确度的方法,通过构造一系列预测函数并将其结果按投票规则进行合成,就可以将一个弱学习算法提升为强学习算法。本文针对UK测试量表中的手写体数字,设计并实现了一个以神经网络为弱分类器的、基于Bagging的手写体数字识别系统。与单个神经网络分类器相比,Bagging后的系统显示了更加优良的性能。; 来源：详细信息评论

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