神经网络法是近年提出的新方法，它具有传统技术所没 有的优点：良好的容错能力、分类能力强、并行处理能力和自 学习能力埘。但鉴于神经网络本身结构的复杂性，致使神经网 络的成功设计需要考虑每个关键环节的解决方案。以往工作 只讨论其中部分关键环节并给出方案。本文以BP神经网络 作为数字识别分类器，着重研究设计BP网络分类器时在每个 关键环节需考虑的问题并逐一给出解决方案，同时对数字识别 系统的特征提取和图像预处理部分做了深入阐述，并以此为基 础给出实验结果，对同类问题研究有参考价值和借鉴意义。