在当今各国合作共建的时代背景下,中蒙两国作为睦邻友好的邻国,将新蒙文做一个有效的电脑录入以及字符识别,能有利于两国之间和地区之间的经济、社会、文化发展,也能促进两国和地区人民之间更好的交流沟通。为了满足基本的应用需求,本文从识别率及识别速度的角度出发,结合新蒙文的字符与语言特点,设计了手写体新蒙文字符识别系统。论文主要完成了以下内容。1、完成了手写体新蒙文字符库与语料库的建立。通过编写字符录入窗口,邀请15位同学进行样本录入,完成了手写体新蒙文字符样本集的制作。并通过转录新蒙文文章的形式构建了新蒙文的语料库。2、对于已录入的样本集,结合新蒙文的字符特征以及语言特点进行分析研究,通过手写体新蒙文进行尝试分类实验发掘手写体新蒙文字符识别中存在的问题。对于实验结果进行分析,针对发现的问题,提出了手写体新蒙文字符识别系统的设计方案。3、采用深层卷积神经网络作为主分类器,通过多组实验测试比对,确定神经网络框架,并经过微调确定了最适合手写体新蒙文字符识别的深层卷积神经网络模型。基于识别结果提出了进一步提高识别率的可能。4、辅助分类器的设计与分类器整合。结合手写体新蒙文字的语言特性,利用长短期记忆神经网络对于下一个字符进行预测,对于预测结果与卷积神经网络输出相结合确定分类结果。此外,进行了GUI界面的制作并在GUI界面中添加了一些样本的前期处理功能。