【摘 要】
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该文通过实验利用公开规范的UCI数据集通过3个步骤建立字符识别模型，一是基于主成分分析，提取UCI记录中有较好识别效果的变量因子；二是基于逐步回归，初步建立字符识别模型；三是基于BP神经网络，对识别模型的各参数进行优化。结果表明，UCI数据集中记录的16个参数变量可以通过7个主成分因子进行很好的描述；初步建立的回归识别模型显著性水平等于0.05；通过BP神经网络的学习优化，最终建立的识别模型精度为
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该文通过实验利用公开规范的UCI数据集通过3个步骤建立字符识别模型，一是基于主成分分析，提取UCI记录中有较好识别效果的变量因子；二是基于逐步回归，初步建立字符识别模型；三是基于BP神经网络，对识别模型的各参数进行优化。结果表明，UCI数据集中记录的16个参数变量可以通过7个主成分因子进行很好的描述；初步建立的回归识别模型显著性水平等于0.05；通过BP神经网络的学习优化，最终建立的识别模型精度为87.5%。总体来说，数据的预处理和神经网络的学习精度是字符识别精度的关键，可以通过对大量UCI数据集进行训练，提高字符识别的精度。
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