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1、在模式識別領(lǐng)域，不同的分類算法常常得到不同的分類性能，但是沒有一種分類算法能對所有的應(yīng)用都能取得良好的結(jié)果，甚至，沒有一種分類算法能對原始對象的所有模式都能取得良好的結(jié)果。因此，分類器集成逐漸成為模式識別領(lǐng)域中的熱點問題之一。 多分類器集成方案設(shè)計主要涉及兩個問題：(1)分量(單)分類器集合的選擇;(2)系統(tǒng)設(shè)計。在分量分類器集合的選擇時，應(yīng)該確保集合內(nèi)的各分類器之間的相關(guān)性盡量小，由于目前在分量分類器之間的相關(guān)性確定方面尚沒有
2、嚴(yán)格的理論指導(dǎo)，本文重點討論了單分類器集合的優(yōu)化。在系統(tǒng)設(shè)計方面主要考慮系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計和集成算法的選擇和確定，因而本文討論了多種系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和多種集成算法，以及這些算法選擇的優(yōu)化。 由于各分類器之間的相關(guān)性確定尚沒有嚴(yán)格理論指導(dǎo)，本文選擇學(xué)習(xí)能力強的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為集成器進行手寫體數(shù)字識別研究。鑒于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在一些不足，探討了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足點及相應(yīng)的改進方法。手寫體數(shù)字識別選擇MNIST手寫體字庫，結(jié)果表明：相對于單分類器，
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