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基于支持向量机的手写数字识别的研究

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基于支持向量机的手写数字识别的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-11页
  · 模式识别的发展简介第9页
  · 图像识别的步骤第9页
  · 手写数字的识别第9-10页
    · 研究目的第9-10页
    · 常见的研究方法第10页
  · 本论文的主要工作第10-11页
第二章 基于支持向量机对手写数字的识别第11-26页
  · 支持向量机的背景介绍第11页
  · 支持向量机的理论介绍第11-13页
  · 手写数字的识别过程第13-26页
    · 本章手写数字识别的步骤第13-14页
    · 鉴于四个多分类想法,得到四个分类算法第14-24页
    · 综合分析第24-26页
第三章 基于主成分分析法的支持向量机对手写数字的识别第26-29页
  · 主成分分析法的原理第26-27页
  · 实验设计及结果第27-28页
  · 结果分析第28-29页
第四章 动态寻找训练样本策略的探索第29-33页
  · 动态寻找训练样本策略思想第29-30页
  · 动态寻找训练样本策略算法第30-31页
  · 实验设计及结果分析第31-33页
第五章 基于聚类分析的训练样本选择第33-40页
  · 聚类分析的理论知识第33-34页
    · 距离聚类的概念第33页
    · 相似性测度和聚类准则第33-34页
  · 层次聚类法第34-35页
    · 层次聚类法的算法描述第34-35页
    · 常见的几种不同类的距离计算准则第35页
  · 基于聚类+SVM+投票法的算法思想第35-36页
  · 实验设计第36页
  · 实验结果第36-40页
    · 前五组实验结果第36-37页
    · 前五组实验结果分析第37-38页
    · 后两组实验结果及分析第38-40页
第六章 结论第40-41页
参考文献第41-42页
附录第42-57页
致谢第57页

本篇论文共57页,点击这进入下载页面
 
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