- 手寫字符的一個突出特點就是模式具有較大的變化性，表現為模式空間的類內分布過于分散，類間交疊嚴重，這使得識別模型無法“恰當”地擬合每類模式的數據分布或類別之間的判別面。在識別模型過程中，通過自適應學習就能較好地擬合特定書寫者筆跡特征向量的空間分布，從而有利于識別率的提高。當然，自適應學習的結果只是提高了對特定書寫者的識別率，但通過為不同人的筆跡特征向量提供不同的識別模型，就能夠從總體上提高系統的識別率。
任何一種自適應學習算法都基于一定的識別方法。從目前已有的文獻來看，大致
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SVM sigmoid
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