今天我做了一个手写识别的东东,就是类似商务通的屏幕那种.有16*16区域,在上面写一个大写字母(我只存了26个大写字母的信息,数据已经有14KB了)每个神经元记一个字母,就可以通过神经网络计算后得出它的ASCII码(有对应神经元记录ASCII码).我试了好几次,错误率很高(555不要笑我).我想,关键原因不是我字写得太差认不出来,而是这东东把字的位置也当作识别标准了.不象商务通,不管字写大写小,写到屏幕何处,只要字工整点一般都能认出,但如果考虑了位置,即使写成标准模式,位置偏了照样会认错.我想改进一下,加几层神经元专门来处理字的位置和大小的问题,把输入转换到正确的位置和大小再识别,正确率就应该会提高了.可我不知道怎样弄,有哪位高人知道的话还请帮小弟一把.还有,象我这样用字的点阵信息编码(空位为0,有图象的点为1)实在太大了,做一个字库的话数据实在有些夸张,我想有好多信息都是不必要的,比如不考虑位置的话就不必记录一些空白信息.请问有什么好编码方法?...