字符处理和识别是当前人工智能领域的一个研究热点,通过对国内外研究情况的分析,该文在原有的人工神经网络方法的基础上进行改进,得到称为BP++神经网络的新型网络系统.并提出了基于BP++神经网络的字符图像处理系统,使其满足图像处理的要求.(1)在字符处理阶段引入神经网络的方法.该文在这个方面应用人工神经网络方法.针对图像处理的数据量大的特点,改进人工神经网络的收敛速度,使其能在大数据量的情况下有较好的训练和处理结果.(2)改进了神经网络的结构,得到BP++网络,以使其适用于图像处理.针对分类的类别多的特点,改进了一般神经网络的金字塔形结构,使其达到图像处理的要求.针对需满足平移不变性的要求,新的系统引进了真实神经网络的结构的特点,即分工性和抑制性.使其更符合人对事物的认识过程.实验结果证明该系统最终提取准确率达到99﹪以上,能达到实际应用要求.