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通过对多种指纹分类算法的研究和分析,提出了一种基于BP神经网络对指纹模板进行分类的新算法.首先在对指纹图象进行预处理后建立起指纹模板库,然后采用时间模拟退火函数进行学习因子修正的方法来减少BP算法迭代次数,以提高收敛速度及跳出局部最小.仿真证明:该算法与传统的指纹识别算法相比,分类速度明显高于传统的固定步长的BP算法.