《表2 C-SVC分类结果对比》

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《基于改进Hu矩算法的AGV字符识别研究》

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对于2 520个样本集，其中1 800个样本作为训练集，用于生成C-SVC分类器；360个样本作为验证集，对已经生成的C-SVC分类器反复调参，用于参数的调整，最终确定的高斯核函数参数是G=2.1，σ=0.3，γ=0.2，λ=0.75；剩下360个样本作为测试集，用于测试分类器性能，其测试结果如表2所示。