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脱机手写汉字识别是模式识别领域一项难题。支持向量机(SVM)也是近年来发展起来并成功的用于模式分类的新型机器学习方法,由训练集和核函数完全刻画。其中核函数的选择决定了支持向量机的性能,由于普通核函数各有其利弊,为了得到学习能力和泛化性能都很强的核函数来吸收手写汉字的变形,采用混合核函数,并运用于手写体汉字分类。实验结果表明混合核函数对手写体汉字的分类识别率要高于由普通单个核函数构造的支持向量机。