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基于卷积神经网络和支持向量机的手写数字识别方法

摘要

本发明请求保护一种基于卷积神经网络和支持向量机的手写数字识别方法,该方法将卷积神经网络模型和支持向量机模型进行有机结合。结合卷积神经网络和支持向量机的手写数字识别模型能深度地描述样本数据和期望数据的相关性,能从原始的数据中自动地学习图像特征,具有很好的决策平面,对数字模式分类的区分能力很强。本发明简单且易于实现,手写数字识别效果很好。

著录项

  • 公开/公告号CN105320961A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2016-02-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆邮电大学;

    申请/专利号CN201510677824.7

  • 申请日2015-10-16

  • 分类号G06K9/62(20060101);

  • 代理机构50102 重庆市恒信知识产权代理有限公司;

  • 代理人刘小红

  • 地址 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号

  • 入库时间 2023-12-18 14:21:19

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-12-20

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06K9/62 申请公布日:20160210 申请日:20151016

    发明专利申请公布后的驳回

  • 2016-03-09

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20151016

    实质审查的生效

  • 2016-02-10

    公开

    公开

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