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基于SVM和sigmoid函数的字符识别自适应学习算法

• 　　手写字符的一个突出特点就是模式具有较大的变化性，表现为模式空间的类内分布过于分散，类间交叠严重，这使得识别模型无法“恰当”地拟合每类模式的数据分布或类别之间的判别面。在识别模型过程中，通过自适应学习就能较好地拟合特定书写者笔迹特征向量的空间分布，从而有利于识别率的提高。当然，自适应学习的结果只是提高了对特定书写者的识别率，但通过为不同人的笔迹特征向量提供不同的识别模型，就能够从总体上提高系统的识别率。 　　任何一种自适应学习算法都基于一定的识别方法。从目前已有的文献来看，大致
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