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BP神经网络与支持向量机二级识别手写体数字

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BP神经网络与支持向量机二级识别手写体数字
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-9 页
第一章 绪论第9-14 页
  · 本课题研究的目的和意义第9-10 页
  · 手写体数字识别简介第10-13 页
    · 手写体数字识别研究的历史与现状第10-12 页
    · 手写体数字识别的难点和所面临的挑战第12-13 页
  · 本课题研究工作概述第13 页
  · 论文结构和内容第13-14 页
第二章 手写体数字的特征提取第14-19 页
  · 概述第14-15 页
  · 手写体数字的特征提取第15-19 页
    · 矩心特征的提取第15 页
    · 像素分布特征的提取第15-16 页
    · 轮廓特征的提取第16-17 页
    · 投影特征的提取第17 页
    · 离散 Fourier变换特征的提取第17-19 页
第三章 BP神经网络理论基础第19-27 页
  · 概述第19 页
  · 神经网络分类器第19-22 页
    · 人工神经网络简介第19-20 页
    · 人工神经元第20-21 页
    · 人工神经元网络第21-22 页
  · BP神经网络分类器第22-27 页
    · BP算法基础第22-25 页
    · BP算法流程第25-26 页
    · BP算法分析第26-27 页
第四章 支持向量机理论基础第27-41 页
  · 概述第27 页
  · 支持向量机简介第27-31 页
  · 序贯最小优化(SMO)算法第31-41 页
    · SMO算法基础第32-35 页
    · 计算阈值第35 页
    · 线性支持向量机优化第35 页
    · SMO算法伪码第35-38 页
    · 同以前算法的关系第38-39 页
    · 结论第39-41 页
第五章 基于 BP神经网络与支持向量机的二级手写体数字识别系统第41-57 页
  · 引言第41 页
  · 训练测试样本集的建立第41-43 页
  · 系统结构第43-57 页
    · 设计概述第43-45 页
    · 特征提取第45-46 页
    · BP神经网络分类器设计第46-49 页
    · 支持向量机分类器分析第49-53 页
    · 支持向量机分类器设计第53-54 页
    · 实验结果与分析第54-57 页
第六章 总结与展望第57-59 页
  · 本文工作总结第57 页
  · 今后工作的展望第57-59 页
参考文献第59-61 页
致谢第61页

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