【摘 要】
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非线性主分量分析PCA算法与子空间模式识别方法相结合，提出了一种应用于手写体字符识别的基于非线性PCA神经网络的信号重构模型，并与BP网络模型进行了比较实验，结果表明，本文提出
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院
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非线性主分量分析PCA算法与子空间模式识别方法相结合，提出了一种应用于手写体字符识别的基于非线性PCA神经网络的信号重构模型，并与BP网络模型进行了比较实验，结果表明，本文提出的方法，对于0～9手写体数字识别，正确识别率达到了94．74％，而对于a～z手写体字符识别，正确识别率达到了91．03％．
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