1、“.....李昆仑种基于有向无环图的多类分类器模式识别与人工智能，汪政，邵良杉多类支持向量机分类算法研究开发，翟俊海，赵文秀，王熙照图像特征提取研究河北大学学报，。支持向量机分类器支持向量机这概念是等人在世纪年代中期首次提出的。它在泛化能力和有限个训练样本的学习精度间取得了累积误差，提高了识别率。仿真实验表明，该算法能对大字符集的手写体汉字进行识别，很大程度上减少了累积误差，具有较高的识别率。参考文献，李琼，陈利，王维虎，基于的手写体数字快速识别方法研究计算机技术与发展，张芳，基于决策导向非循环图支持向量机的脱机手写体汉字识别论文原稿析在识别之前对获取文字图像进行预处理，具体流程如下值化处理即先将位真彩色图像转化为位灰度图像，然后使用方法进行最佳全局阈值处理得到值图像。图像分割及特征提取在分割之前之前获得的值图像采用中值滤波方法做平滑去噪......”。

2、“.....有如下几种常用的特征灰度或颜色的统计特征纹理与边缘特征图像的代数特征图像变换系数特征。而本文采用种较为便捷的特征提取方法，将文本图像归化为大小的图了上层节点的累积误差。但在具体的计算机实现中，形近字的划分却很困难。采用聚类的方法无疑会很大程度上增加计算量，并且也不能很好的区分汉字的字形差异程度。而汉字的编码是按照拼音排列的，即音近字的编码是相邻的。般而言，很多形近字也是音近的，所以很大程度上可以用编码来代表汉字的字形，即认为编码相邻的汉字是形近字，编码差别越大，字形差别越大。这样在生成类别序列时，只需要按照编码逐个填入对应的误分拒分。基于改进的支持向量机传统支持向量机采用对或者对其它方法设计多分类器时，会存在误分拒分区域。而层次结构固有的弊端就是自上而下的误差累积，也不能避免。从图中可以看出误差从根节点向下逐渐累积......”。

3、“.....因此在生成的过程中，应该让更容易分离的两类更早分离出来。而传统随机生成类别序列，并没有刻意早分离容易分离的两类。为了对法在任意两类样本之间设计个分类器，即个类别的样本就需要设计个分类器。当对个待识别样本进行分类时，用所有的分类器对样本进行投票，该待分类样本的类别就是最后得票最多的类别。对分类方法简单有效，并且训练时间较短，适合大字符集的汉字识别这样的大规模数据。因此本文选择对法训练分类器。基于决策导向非循环图支持向量机的脱机手写体汉字识别论文原稿。摘要目前脱机手写体汉字识别在小字符集方面取到了比较好率。对法在任意两类样本之间设计个分类器，即个类别的样本就需要设计个分类器。当对个待识别样本进行分类时，用所有的分类器对样本进行投票，该待分类样本的类别就是最后得票最多的类别。对分类方法简单有效，并且训练时间较短，适合大字符集的汉字识别这样的大规模数据......”。

4、“.....对其他法即在训练时依次把个类别的样本归为类，其他剩余的样本归为另类，这样个类别的样本就构造出了个分类器。分，李琼，陈利，王维虎，基于的手写体数字快速识别方法研究计算机技术与发展，张芳，汪成军基于支持向量机的手写体汉字的识别计算机与数字工程，朱程辉，项思俊手写体汉字识别的叉树算法研究智能算法系统工程，到值图像。图像分割及特征提取在分割之前之前获得的值图像采用中值滤波方法做平滑去噪，然后使用投影方法分割出每个字符。有如下几种常用的特征灰度或颜色的统计特征纹理与边缘特征图像的代数特征图像变换系数特征。而本文采用种较为便捷的特征提取方法，将文本图像归化为大小的图像然后将图像网格化，划分成网格，分别统计每个网格中黑色像素点的个数，这组成特征向量的前维，然后统计两条横分割线和两条纵分割线上黑色像素点字形差异程度。而汉字的编码是按照拼音排列的......”。

5、“.....般而言，很多形近字也是音近的，所以很大程度上可以用编码来代表汉字的字形，即认为编码相邻的汉字是形近字，编码差别越大，字形差别越大。这样在生成类别序列时，只需要按照编码逐个填入对应的汉字类别即可。对于个汉字的分类，具体算法流程如下采用对的方法来训练分类器，得到个分类器根据编码从前往后依次给汉基于决策导向非循环图支持向量机的脱机手写体汉字识别论文原稿类时比较的值，将最大值对应类别赋给待分类样本。如果类，则令如果，则令。再回到，直到，此时指向的类别即为待分类样本的类别。基于决策导向非循环图支持向量机的脱机手写体汉字识别论文原稿。对其他法即在训练时依次把个类别的样本归为类，其他剩余的样本归为另类，这样个类别的样本就构造出了个分类器。分类时比较的值，将最大值对应类别赋给待分类样本。模式识别与人工智能，汪政，邵良杉多类支持向量机分类算法研究开发，翟俊海，赵文秀......”。

6、“.....。摘要目前脱机手写体汉字识别在小字符集方面取到了比较好的效果，但在大字符集方面仍存在着识别速度慢准确率低等问题。不同于传统的叉树方法，本文将决策导向非循环图用于汉字识别，并加以改进。仿真实验表明，该算法能对大字符集的手写体汉字进行识别，有效减小了误差，具有较高的识别而下的误差累积，也不能避免。从图中可以看出误差从根节点向下逐渐累积，并且越靠近根节点的分类性能对整个分类模型的影响越大。因此在生成的过程中，应该让更容易分离的两类更早分离出来。而传统随机生成类别序列，并没有刻意早分离容易分离的两类。为了减少累积误差，提高识别率，应将容易分离的两类分别放置在类别序列的两端，即在汉字识别过程中，应该将形近字训练成的分类器放在叶子节点处，字形秦朗基于叉树多层分类的脱机手写体汉字识别方法研究合肥合肥工业大学，刘勇，全廷伟基于的多类分类方法统计与决策......”。

7、“.....组成整个维的特征向量。实验根据编码选取常用的个汉字，每个汉字取个训练样本，个测试样本，核函数选择径向基函数，惩罚因子为，松弛变量为，识别结果如表所示。从表可以看出，在大字符集手写体汉字的识别中具有较高的识别率，同时改进后的也减少了累积误差，提高了识别率。仿真实验表明，该算法能对大字符集的手写体汉字进行识别，很大程度上减少了累积误差，具有较高的识别率。参考文献字标注为第类，第类第类第类生成类别系列时，令对于待识别样本，用类分类器进行分类，其中表示由和类训练样本训练而成的分类器如果类，则令如果，则令。再回到，直到根据查找对应的编码，并根据编码确定并输出对应的汉字。仿真实验及分析在识别之前对获取文字图像进行预处理，具体流程如下值化处理即先将位真彩色图像转化为位灰度图像......”。

8、“.....分别表示第类和第类汉字，在的第步产生类别系列时，设，对于形近字，应尽可能使对于字形差别比较大的汉字，则应尽可能使。这样在识别过程中，从根节点到叶子节点的过程中，都是先分类差别大的类，大大减少了上层节点的累积误差。但在具体的计算机实现中，形近字的划分却很困难。采用聚类的方法无疑会很大程度上增加计算量，并且也不能很好的区分汉字的基于决策导向非循环图支持向量机的脱机手写体汉字识别论文原稿的改进算法。基于决策导向非循环图支持向量机的脱机手写体汉字识别论文原稿。可以看出，采用了的多类基本结构。对于个类问题的分类过程，为了对待测样本进行分类，只需要构造个决策点，相对其他方法而言速度更快，并且准确度更高，不存在误分拒分。基于改进的支持向量机传统支持向量机采用对或者对其它方法设计多分类器时，会存在误分拒分区域。而层次结构固有的弊端就是自上很好的平衡，由此获得了较好的推广能力......”。

9、“.....因此具有良好的最优化性。同时，建立于结构风险最小化准则上，从而使得支持向量机分类器具有较好的推广能力，已得到了广泛的应用。起初对线性可分情况进行分析，而对于汉字识别的非线性分类问题，用核函数将特征向量从低维空间映射到高维空间，使低维空间的非线性分类问题转换为高维空间的线性分类问题，在高维空间采用线性分类算法对汉汪成军基于支持向量机的手写体汉字的识别计算机与数字工程，朱程辉，项思俊手写体汉字识别的叉树算法研究智能算法系统工程，秦朗基于叉树多层分类的脱机手写体汉字然后将图像网格化，划分成网格，分别统计每个网格中黑色像素点的个数，这组成特征向量的前维，然后统计两条横分割线和两条纵分割线上黑色像素点的个数，组成整个维的特征向量。实验根据编码选取常用的个汉字，每个汉字取个训练样本，个测试样本，核函数选择径向基函数，惩罚因子为，松弛变量为......”。