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提出了一种新的基于神经网络的目标符号自动识别系统。该系统在图像的二值化处理过程，采用了小波变换的方法，该方法可有效克服噪声的干扰，自动确定灰度图像二值化所需要的阈值。在符号识别部分，采用了双向联想记忆（BAM）人工神经网络技术，通过改进的感知器学习算法，增大了网络的容量，可实现对采集的有污染或缺损符号进行正确识别。仿真实验结果说明，系统具有较强的稳定性和有效性，且易于工程实现。