BP神经网络和支持向量机在手写体数字识别中的应用

摘要：

实验证明，单一的bp神经网络在手写体数字识别过程中虽然识别速度很快但不可能取得很高的识别率，同样单一的支持向量机，尽管有一个比较高的识别率，但是识别速度却难以令人满意。于是在这篇文章里，研究人员采取了一种组合的方案，将神经网络和向量机结合起来用于手写体数字识别，并且在试验中取得了令人满意的识别结果。

关键词： 支持向量机 神经网络 模式识别 手写体数字识别

作者: 邹伟 盛立东

作者单位: 北京邮电大学信息工程系

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国信息论与通信理论学术会议

会议地点: 井冈山

会议语种:中文

页码: 248～252

在线出版日期: 2000-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）