一种改进的Adaboost-BP算法在手写数字识别中的研究

摘要：

为了提高神经网络对手写数字的识别率,基于Adaboost思想改进Adaboost-BP二分类算法,实现用于多分类的Adaboost-BP算法,提高了神经网络对手写数字的识别率.改进了"弱"分类器权重值的计算公式,将权重值归一化处理的步骤放到"弱"分类器迭代训练完成之后,"强"分类器的构成不使用符号函数而是直接计算分类结果.实验数据采用MNIST手写数据库,实验结果显示改进的Adaboost-BP算法构造出的"强"分类器分类结果正确率明显高于"弱"分类器.改进的Adaboost-BP算法可明显提高手写数字识别正确率.

关键词：Adaboost-BP算法、手写数字、MNIST

所属期刊栏目：4

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：云南省教育厅科学研究基金资助项目2012Y131

在线出版日期：2019-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：5-9