本论文的研究工作为具有较强理论研究意义和现实价值的手写体数字识别技术提供了新的思路和方法,同时对人工免疫系统这一刚刚起步但却具有巨大应用前景的领域在图像识别及模式识别中的进一步研究应用进行了探索和尝试。 本文以人工免疫系统在手写体数字识别中的应用为研究主题,在了解国内外研究现状和广泛收集前人研究资料的基础上,将免疫机制和算法引入到手写体数字识别问题中来,确立了免疫系统的所有元素,然后将手写体数字识别问题的有关描述与免疫系统的相关概念及系统所用到的免疫原理对应起来,定义相关免疫机制的数学表达,设计了用于手写体数字识别的人工免疫系统模型,该模型具有学习、记忆、自适应和多样性等特性。同时给出了模型对应的算法。利用Matlab6.1对自采集的手写体数字样本库进行了预处理与特征提取,并对提取的数字样本特征进行了仿真试验,结果表明本文提出的用于手写体数字识别的人工免疫系统模型具有一定的识别能力,其对应算法可操作性强,只要相关参数选择得当,系统能够得到较好的识别效果。最后对下一步的研究工作进行了展望。