【摘 要】
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手写体数字识别是多年来的研究热点，也是字符识别中的一个特别问题。由于手写体数字字体变化很大，传统的识别方法很难达到高的识别率。针对传统的数字识别方法的复杂性和局限性
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手写体数字识别是多年来的研究热点，也是字符识别中的一个特别问题。由于手写体数字字体变化很大，传统的识别方法很难达到高的识别率。针对传统的数字识别方法的复杂性和局限性，提出了一种基于BP神经网络的手写体数字的识别方法。该方法在提取手写体数字点特征、笔划密度特征基础上，利用改进的BP神经网络进行训练识别。经实验，识别率达94％。实验结果表明，该方法对手写体数字识别效果良好，不仅简化了传统识别的繁杂性，而且提高了识别的准确性。
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