【摘 要】
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脱机手写体数字识别有着重大的使用价值，特征提取占据了重要的位置，本文针对手写体数字识别中单一识别方法的局限性，提出采用BP神经网络进行识别，并且提出了一种特征提取方法。采
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,不详
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脱机手写体数字识别有着重大的使用价值，特征提取占据了重要的位置，本文针对手写体数字识别中单一识别方法的局限性，提出采用BP神经网络进行识别，并且提出了一种特征提取方法。采用BP神经网络，利用其良好的监督学习功能进行识别，结合提取的降维数字符号的特征，能较好的识别出手写数学符号。BP神经网络（Back-Propagation），又称误差反向传递神经网络，是一种依靠反馈值来不断调整节点之间的连接权值而构建的一种网络模型。最后，在Mnist手写数据库上的试验结果表明，该方法具有较好的识别率和较高的可靠性。
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