基于卷积神经网络和极限学习机的手写体识别方法
基本信息
| 申请号 | CN201710748310.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN107967497A | 公开（公告）日 | 2018-04-27 |
| 申请公布号 | CN107967497A | 申请公布日 | 2018-04-27 |
| 分类号 | G06K9/68;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张文博;王阳;朱鑫;刘其民 | 申请（专利权）人 | 鲲鹏通讯（昆山）有限公司 |
| 代理机构 | 苏州润桐嘉业知识产权代理有限公司 | 代理人 | 苏州明逸智库信息科技有限公司;昆山鲲鹏无人机科技有限公司;鲲鹏通讯（昆山）有限公司 |
| 地址 | 215000 江苏省苏州市昆山市玉山镇登云路268号1号房401E室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 一种基于卷积神经网络和极限学习机的手写体识别方法，其步骤为初始化，构建卷积神经网络层，随机产生加权极限学习机的输入权值W与隐层偏置b；划分数据集产生训练样本和测试样本并进行数据预处理；进行卷积神经网络提取特征，得到训练集特征和测试机特征；根据训练集特征训练极限学习机分类器得到输出权重，根据测试机特征及输出权重，得到最终的手写识别结果。本发明相比较单纯使用极限学习机，其可以提高准确率，缩短测试和训练时间。 |
