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在车牌字符识别的实际应用中，只采用改进的BP神经网络算法不能彻底改变其固有的算法缺陷。因此，重点阐述采用聚类分析与神经网络的方法分别对车牌中汉字和英文字母及阿拉伯数字进行识别，以加快车牌的识别速度，以适应高速公路收费系统即时、准确的要求。实验结果表明，对数字与字母的识别率为97．0％，对汉字的识别率为90．1％，识别时间小于3s，既兼顾了BP神经网络识别的稳定性，又考虑到高速公路收费的实时性需要。