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介绍了用支持向量机(SVM)进行动态学习训练的方法．解决了在机器学习过程中,训练样本获取比较困难,样本可随外界条件改变而变化的问题．实践证明,使用该方法可以动态跟踪样本的变化,保证 SVM 分类器的最优性能．利用该方法设计的银行票据 OCR 系统的实际应用说明了该方法的有效性．
支持向量机动态学习方法及其在票据识别中的应用
【摘 要】
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介绍了用支持向量机(SVM)进行动态学习训练的方法．解决了在机器学习过程中,训练样本获取比较困难,样本可随外界条件改变而变化的问题．实践证明,使用该方法可以动态跟踪样本的变
【机 构】
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北京科技大学信息工程学院,华中师范大学最优控制与离散数学重点实验室
【出 处】
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北京科技大学学报
【发表日期】
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2006年02期
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