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基于增量半监督核极限学习机的在线手写体数字识别方法

摘要

一种基于增量半监督核极限学习机的在线手写体数字识别方法,包括以下步骤:给定标记样本和未标记样本,通过拉普拉斯正则项提取标记样本和未标记样本信息;建立核极限学习机模型,监督极限学习机找出一个映射函数和极限学习机的一个特征映射,确定极限学习机的训练目标,学得一个权值矩阵,使得映射函数和特征映射之间的差值最小,将权值向量转化为一个正则优化,然后建立核极限学习机模型;建立增量半监督极限学习机,并给出迭代解析解;标记和未标记样本中包含的信息被累积在迭代解析解中,半监督极限学习机给出一个判别决策函数,识别新得到的测试样本。本发明能在仅有少量标记样本时得到精确、稳健的手写体数字识别。

著录项

  • 公开/公告号CN112861594A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-05-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 宁夏大学;

    申请/专利号CN202010693621.8

  • 发明设计人 杨丽霞;张瑞;魏立力;刘国军;

    申请日2020-07-17

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/68(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构64104 银川瑞海陈知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人贠天娥

  • 地址 750000 宁夏回族自治区银川市贺兰山西路489号

  • 入库时间 2023-06-19 11:08:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-07-28

    授权

    发明专利权授予

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