基于改进支持向量机的货币识别研究

• 作者: 崔艳丽 贺建飚
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 预抽取支持向量:多分类支持向量机 货币识别
• 年，卷（期）: 2009,（25）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 174-175
• 页数: 2页
• 分类号: TH873.7
• 语种: 中文

摘要

首先,预抽取支持向量以减少训练样本数量,大大缩减训练时间;然后,用缩减后的样本对改进后的分类支持向量机进行货币识别.改进后的支持向量机不仅把目标函数惩罚项模糊化,而且还对分类情况进行了加权补偿.实验仿真结果表明:此方法避免了神经网络的"过拟合"问题,而且比改进后BP、LVQ和GMM模型等方法的识别率都有所提高,当训练样本数达到100时,识别率高达99-06%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺建飚		12	86	5.0	9.0
2	崔艳丽	中南大学信息科学与工程学院	2	5	2.0	2.0