摘要：本文提出了一种新的基于支持一机手写汉字识别方法，支持向量机作为一种新的机器学习方法，由于其建立在结构风险最小化准则之上，而不是仅仅使经验风险达到最小，从而使得支持向量分类器具有较好的推广能力。本文首先讨论了支持一机的基本原理，然后，针对支持向量机识别大类别手写汉定所遇到的特殊问题。文章进行了分析和阐述，并在此基础上，提出了基于最小距离分类器预分类的两级分类策略。最后，针对GB2312－80的1034个汉字类别的120套手写样本，进行了实验仿真，实验结果表明，本文方法的字识别率较距离分类器有较大提高，其中多项式核函数的支持向量分类器，识别率平均提高3.38%，表明了本文方法的有效性。

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