WWW 上的信息极大丰富, 如何从巨量的信息中有效地发现有用的信息, 是亟待解决的问题, 而W eb 网页 的正确分类正是其中的核心问题. 针对超文本结构中的结构特征, 提出了用N aive Bayes 方法协调分别利用超文 本页面中的文本信息和结构信息进行分类的方法. 经实验验证, 与只用单种方法对超文本进行分类的方法相比, 综合分类法有效地提高了分类的正确率.

大学课程《模式识别》课后实验，分别采用了模板匹配法与贝叶斯分类法对阿拉伯数字进行简单识别。开发库为OpenCV，开发IDE为VS2012。 内附课程完成报告PDF与源码，及最终版本VS工程。

对手写数字运用模板匹配分类器、Bayes分类器、线性函数分类法等实现自动识别