【摘 要】
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为进行准确的字符识别,本文针对UCI的光学字符识别数据集,通过图像数据的初步统计描述并对数据进行预处理,基于定标和方差分析选取恰当的特征量建立SVC模型来识别每个字符且
【机 构】
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华北理工大学数学建模创新实验室,河北唐山 063210华北理工大学理学院,河北唐山 063210;华北理工大学数学建模创新实验室,河北唐山 063210;华北理工大学电气工程学院,河北唐山 06321
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为进行准确的字符识别,本文针对UCI的光学字符识别数据集,通过图像数据的初步统计描述并对数据进行预处理,基于定标和方差分析选取恰当的特征量建立SVC模型来识别每个字符且识别准确率,使用ShuffleSplit迭代器将数据划分为10组进行交叉验证,通过网格搜索找到最优核函数并提高准确率达97.54％,并使用不同数量的训练样本的估计器的验证和训练评分,得到验证分数和训练分数都收敛到一个较高的值,很大程度上提高了光学字符识别的准确率.
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