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基于AdaBoost的车牌字符快速识别方法研究

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摘要

采用动态自适应权重裁剪方法快速训练AdaBoost集成网络,通过在迭代过程中动态地寻找最优裁剪系数,缩短网络的训练时间,减少其个体数目.实验表明,该方法能够快速构建神经网络集成分类器,并取得良好的识别效果.

著录项

来源
《计算机与现代化》 |2010年第9期|140-143|共4页
作者
黄承清; 高敬阳;
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作者单位

北京化工大学信息科学与技术学院;

北京;

100029;

北京化工大学信息科学与技术学院;

北京;

100029;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
神经网络集成; 字符识别; 权重裁剪; 自适应; 快速训练;

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