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但由于噪声数据的存在，可能造成覆盖领域多的现象，增加了网络结构的复杂度，并产生一些不必要的误识。

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但是当直接应用这两个方法识别印刷体汉字时，却出现了较高的误识率。

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本论文针对词库外的词汇和错误识别进行拒识，以期达到减少识别错误，提高系统的识别率，降低虚警率的目的。

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提出过筛连通法并结合运用BP神经网络技术，解决了读数图像缺陷字符和相似字符的误识问题。

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基于Coulter原理的传统信号识别方法主要采用模拟电路实现，这种方法对M信号会产生误识别。

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在试验过程中本文还分析了由于汉语发音的复杂性和特殊性而引起的有些样本元素的误识问题，并提出了待解决方案。

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对同类目标畸变不变的正确识别率与不同类目标分类误识别率是衡量一个自动目标识别（ATR）系统的两个最重要性能指标。

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