多分类器集成是提高手写体字符识别系统性能的有效手段。本项目以手写体数字识别为背景,研究分类器的评估和选择问题,给出一套自动生成强分类器集成系统的方法,进而得到一个高性能的手写体数字识别系统。由于集成系统中分类器的输出类型各不相同,数值差异很大,需要对其进行评估并转化为统一的可信度。现有的各种可信度定义,不能满足集成系统的要求,需要研究新的评估方法,以便能够有效地评估各种类型的分类器,解决输出类型不
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数据更新时间:2023-05-31
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