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基于集成特征选择的网络书写纹识别研究的开题报告
一、研究背景
如今，手写文字识别技术已经广泛应用于金融、互联网、司法等领域中，其中网络书写文本的识别技术正在受到越来越多的关注。网络书写文本数据是指利用手写板或触摸屏等手写输入设备输入的文本，由于输入的灵活性，其特点是更加杂乱无章、复杂多变及存在更多的噪声、变化等因素，导致识别的难度增加。因此，如何提高网络书写文本的识别准确率和速度是当前研究的热点。
特征选择在机器学习中是提高模型效率和准确率的重要手段，其目的是从原始特征中选择最具代表性的子集，从而达到减少复杂度、节省时间和提高精度等目的。集成特征选择是一种将多个不同方法产生的选定特征子集进行集成的特征选择方式，实验表明该方法可以提高分类精度、降低过拟合风险并保持稳健性等优点。
本文将基于集成特征选择方法来研究网络书写文本的自动识别问题，提高识别率、提高识别速度。
二、研究内容和目标
本文计划设计一种基于集成特征选择的网络书写文本识别方法，该方法将利用多种特征选择算法产生的特征子集结合起来，得到最终的特征子集，然后利用支持向量机、决策树等算法来建立识别模型，从而实现网络书写文本的识别。
具体内容如下：
1.数据预处理：对网络书写文本进行采样、滤波、二值化等处理，以去除噪声、提高数据质量。
2.特征选择：使用多种常见的特征选择算法（包括相关系数、互信息、卡方检验等）对网络书写文本进行特征子集筛选，并使用少数服从多数法得到特征子集的交集。
3.训练模型：利用支持向量机、决策树等算法对筛选后的特征子集进行分类建模。
4.集成方法：使用多数投票算法得到多个模型的集成结果。
5.实验和测试：使用UCI和手写字母数据集等公共数据集进行模型的训练和测试，并与现有的网络书写文本识别技术进行对比。
本文的目标是研究并设计出一种高效精准的网络书写文本自动识别方法，提高识别速度和识别准确率。
三、研究意义
网络书写文本作为一种新型的手写输入方式，具有广泛的应用前景。例如，它可以在移动设备上提供更加自然的手写输入体验，提高人们使用移动设备的效率，同时，对于各类机器学习、图像识别等领域的研究也具有重要意义。本文将研究网络书写文本的自动识别问题，提高识别准确率和速度，有助于产业实践和学术研究。
四、研究方法与步骤
1.数据采集、处理：通过手写板和触摸屏等设备采集网络书写文本数据，并进行样本采样、信号滤波、二值化等处理，以减少噪声、提高数据质量。
2.特征筛选：常见特征选择方法包括信息增益、相关性分析、卡方检验等。本文将收集多种特征选择方法的结果，并使用少数服从多数法得到特征子集的交集。
3.模型训练：利用支持向量机、决策树等算法来训练网络书写文本分类模型。
4.集成特征选择：通过将多种特征选择算法得到的特征子集进行集成，得到最终特征子集。
5.集成模型建立：依据最终特征子集训练多个分类器，并通过将多个分类器的分类结果综合考虑，得到最终的识别结果。
6.实验数据集：选择UCI和手写字母数据集作为本文的实验数据集。
五、预期结果
1.本文将设计并实现一种高效准确的网络书写文本自动识别方法，能够有效地提高识别准确率和识别速度。
2.实验结果将展示出本文提出的基于集成特征选择的方法在数据集上的表现，并与现有的网络书写文本识别技术进行对比。
3.将为相关领域的机器学习和图像识别提供参考和支持。