[发明专利]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有效
| 申请号： | 202010693621.8 | 申请日： | 2020-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN112861594B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 杨丽霞;张瑞;魏立力;刘国军 | 申请（专利权）人： | 宁夏大学 |
| 主分类号： | G06V30/32 | 分类号： | G06V30/32;G06V30/244;G06V10/82;G06N3/0895;G06N3/09;G06N3/0499 |
| 代理公司： | 银川瑞海陈知识产权代理事务所(普通合伙) 64104 | 代理人： | 贠天娥 |
| 地址： | 750000 宁夏回*** | 国省代码： | 宁夏;64 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 增量 监督 极限 学习机 在线 手写体 数字 识别 方法 | ||
【主权项】：
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