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摘要
通过建立概率神经网络和贝叶斯判别模型对手写字体进行了研究，主要对样本二值图像进行分析，运用Matlab工具箱，将样本数据进行训练后对检验图片进行判别，同时对噪声干扰下的判别效果进行了对比。发现机器识别性能比人工识别差距较大，提出可以通过与Logistic回归、支持向量机等模型进行综合评判，同时对样本数据中异常值在识别错误后予以剔除再进行训练，提高模型判别精度。
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通过建立概率神经网络和贝叶斯判别模型对手写字体进行了研究，主要对样本二值图像进行分析，运用Matlab工具箱，将样本数据进行训练后对检验图片进行判别，同时对噪声干扰下的判别效果进行了对比。发现机器识别性能比人工识别差距较大，提出可以通过与Logistic回归、支持向量机等模型进行综合评判，同时对样本数据中异常值在识别错误后予以剔除再进行训练，提高模型判别精度。
