集成极限学习机在手写体数字识别中的应用

• 作者: 刘聪 张新英
• 来源期刊: 河南科技
• 学科: 工学
• 关键词: 极限学习机 集成学习 手写体数字识别
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 27-28
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 1680字
• 语种: 中文

摘要

本文提出了一种ELM_Adaboost算法:把ELM(Extream leanring machine)作为弱分类器,训练ELM预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个ELM弱分类器组成的强分类器.利用MATLAB GUI编写一套手写体数字识别系统,采集大量的学习样本,提取数字样本的“十三点网格特征”,使用ELM Adaboost建立分类器.结果表明,该算法能够达到98.5％的识别率,为手写体数字识别提供指导性作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘聪	中原工学院信息商务学院	12	11	1.0	3.0
2	张新英	中原工学院信息商务学院	13	39	4.0	5.0