学習分類法

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概要

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• 分類は認識の前処理として有効である。この場合,平均個数が少なく,1個率の高い分類率が望ましい。本文では,採用条件を満足する字種を候補として採用し,全候補が条件を満足しない場合のみ全候補をそのままにする誤り排除分類法,正解を含む順位まで採用する正解維持による分類法を提案する。更に分類に用いる類似度としては候補列情報による類似度を用いることによって分類能力が向上することを示す。すなわち,候補列情報を用いる類似度および分類法により,順位を用いる手法に比べ平均個数が減少することができることを明かにした。

• 社団法人電子情報通信学会の論文
• 1993-12-17

著者

• 高橋 邦夫

  神奈川大学 工学部 電気工学科

• 天沼 博

  神奈川大学 工学部 電気工学科

• 熊谷 憲二

  神奈川大学工学部電気工学科

• 金子 真輝

  神奈川大学工学部電気工学科

• 栗原 雅明

  神奈川大学工学部電気工学科

• 鈴木 光重

  神奈川大学工学部電気工学科

• 栗原 雅正

  神奈川大学工学部電気工学科

• 金子 真輝

  神奈川大学 工学部 電気工学科

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