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提出了一种基于人工神经网络的含噪声文字的识别方法。以改进的人工神经网络BP算法为基础，设计了一个文字识别系统．对英文字母、数字和汉字进行识别，通过用带有噪声的文字来训练网络，提高了网络的容错能力。实验结果表明，改进的BP算法降低了网络训练次数，有效地对由数字、英文字母、汉字组成的样本集进行训练，实现了对多种字符的正确识别。