本文基于地图符号自动识别，从四个方面进行了研究和探讨：(1)在对点状地图符号特点分析和对现有常用识别方法研究。(2)设计了点状符号的神经网络识别流程。采用三层BP网络模型，通过输入输出及隐层节点设计和动量因子法及变训练步长法改进优化网络结构，在程序实现过程中反复试验，对具体问题得到了一套参数的变化规律。(3)通过对地图数字符号预处理成标准点状符号，改进BP神经网络进行自动识别。(4)利用VC++6.0开发了一套简单的实验系统，可实现扫描地图影像的灰度化、二值化、图像锐化等预处理工作，并具有数字符号的自动识别功能。本文建立的改进BP神经网络地图数字符号识别系统，试验结果表明该系统适用于识别对于尺度和角度变化的地图数字符号并且提高了数字符号识别的精度。还有很多地方值得深入研究下去。