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针对目前发票自动分类方法对发票类型分类准确率不高的问题，提出了一种改进的AlexNet网络对发票类型进行快速高效的自动识别方法，在AlexNet的基础上对其参数进行改进，在大型数据集ImageNet上对网络进行训练，将训练好的AlexNet网络前五层作为特征提取器，对AlexNet提取的特征进行分类识别，最后在实验中采用不同的交叉验证方法，并与改进前的AlexNet网络分类结果进行比较。结果表明，提出方法的准确度达到98％的分类精度，高于传统AlexNet分类器的85%。目前系统已开始试用，并且性能稳定，满足了发票系统的业务需要。

基于支持向量机的数据分类预测(SVM) （Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于支持向量机的数据分类预测(SVM) （Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于支持向量机的数据分类预测(SVM) （Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上