基于核函数的Fisher手写数字识别系统研究

• 作者: 丁建 李宁谦
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: FISHER 核函数 手写数字识别 MNIST 模式识别
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 176-179
• 页数: 4页
• 分类号: TP311

摘要

将费歇(Fisher)分类器中的线性函数替换成非线性的高斯核函数,使用MNIST数据集对Fisher分类器进行训练,研究了核函数对分类结果的影响以及将算法应用于手写数字识别。结果表明,替换了高斯核的Fisher分类器,能够有效地区分非线性数据的类别,同时又保持了线性数据的准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李宁谦	西华大学计算机与软件工程学院	3	0	0.0	0.0
2	丁建	西华大学计算机与软件工程学院	4	0	0.0	0.0