【摘 要】
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大规模模式识别问题是指具有特征空间维数高,样本数量大和所涉及的类别数目多的一类模式识别问题.通常这类问题分类边界十分复杂,用单一的分类器很难得到理想的结果,同时会遇
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系(北京) 清华大学智能技术与系统国家重点实验室(北京) 福州大学计算机科学与技术系(福州)
【出 处】
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2001年全国理论计算机科学学术会议
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大规模模式识别问题是指具有特征空间维数高,样本数量大和所涉及的类别数目多的一类模式识别问题.通常这类问题分类边界十分复杂,用单一的分类器很难得到理想的结果,同时会遇到分类器结构和规模难确定和计算复杂性的问题.本文针对脱机手写汉字识别这个特定的大规模模式识别问题提出一个三级分类器,粗分类是以可能集合概念为基础,同时将目前在模式分类有很好前景的学习矢量量化和支持向量机有机地结合起来,用于后两级分类器的设计.实验结果表明:该三级分类器对脱机手写汉字这个特定的大规模模式识别问题能明显地提高识别率,同时使问题简单,在目前网络时代海量信息的处理具有一定的研究和应用价值.
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