基于非线性状态估计（NSET）的手写体数字识别系统设计

摘要

手写体数字识别技术在财会、气象、邮政等领域有着广泛的应用，探究数字识别新方法并付诸实践，可以产生巨大的社会和经济效益。本文从传统的非线性状态估计（NonlinearStateEstimateTechnology，NSET）技术出发，将这种一般应用于设备运行状态监测领域的方法应用于手写体数字识别，并在美国邮政服务（UnitedStatesPostalService，USPS）手写数字识别库上进行测试。测试结果表明，该方法简单易行，运算效率高，对于解决非线性和高维模式识别问题凸显出其适应性强的特点。