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本文介绍字符识别图像预处理技术，提出将线性规一化和非线性规一化相结合的预处理方法。实现了字符样本自动采集系统，提出使用Hough变换检测样表图像倾斜角度和使用行程段信息表示字符图像的编码方法；提出了快速标记行程段中心迭代算法实现字符图像分割的方法。介绍了BP网络、SOFM网络和LVQ网络的网络模型和学习算法，分析了各自的不足和改进方法，提出每次迭代时随机提交样本的学习方法。对不同的神经网络输出，提出了将其转换为后验概率的方法，以便于不同分类器的集成。