摘要：手写体数字识别是多年来的研究热点，也是模式识别领域中最成功的应用之一。由于识别类型较少，在实际生活中有深远的应用需求，一直得到广泛的重视。BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，可以很好地解决非线性问题，在函数逼近、模式识别和数据压缩等方面都有很广泛的应用。本文设计了一个3层BP神经网络的数字识别系统，实验结果表明，该系统对印刷体数字有较高的正确识别率，对手写体数字也能达到较好的识别效果。http://www.cqvip.com//QK/72040X/201503/epub1000000007667.html

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