要提高手写文字识别率，可以从以下几个方面入手：

优化识别算法：手写文字识别通常依赖于深度学习等算法。优化这些算法，提高其泛化能力和对复杂模式的识别精度，能直接提升识别率。这可能涉及调整网络结构、增加训练数据、使用更先进的深度学习模型等。

增强数据预处理：预处理是手写文字识别中的重要步骤，包括去噪、二值化、归一化等。增强数据预处理可以减少手写文字中的干扰因素，使得识别算法更容易提取到有效的特征。

扩充训练数据集：深度学习模型的性能很大程度上取决于训练数据的数量和质量。增加更多的手写文字样本到训练集中，特别是包含各种书写风格和字迹的样本，可以帮助模型学习到更丰富的特征，提高识别率。

使用更先进的模型架构：一些先进的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等，已经被证明在手写文字识别任务中具有优秀的性能。采用这些先进的模型架构可以提升识别效果。

利用集成学习：集成学习是一种通过结合多个模型来提高整体性能的方法。在手写文字识别中，可以使用多个不同的模型进行预测，然后综合它们的结果来得出最终的识别结果。

考虑使用上下文信息：在手写文字识别中，利用上下文信息也有助于提高识别率。例如，通过识别单词或短语的一部分，可能更容易推断出其余部分。

持续优化和调整：提高手写文字识别率是一个持续的过程。需要不断收集新的数据，优化模型，并根据反馈进行调整，以达到更高的识别精度。

请注意，这些建议可能需要一定的专业知识和计算能力来实现。在实际操作中，建议寻求相关领域的专家帮助或者使用成熟的手写文字识别服务。