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首先介绍了传统的人工神经网络方法对数字字符的识别,进而在变换函数、误差函数以及惯量项等方面对学习算法进行了改进,提出局部自适应算法——RPROP算法,使网络具有一定的容错能力,用VC完成对数字字符识别的模拟。最后实验表明,改进的算法可以有效地完成对训练样本的识别,并且弥补传统方法学习速度低、平均误差大的缺点。