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隨著我國(guó)的國(guó)際地位的提升，綜合國(guó)力的提高，特別是文化軟實(shí)力的提升顯得尤為重要。而漢字作為中國(guó)悠悠五千年歷史的見(jiàn)證者，手寫(xiě)漢字識(shí)別隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展有了進(jìn)一步提升的空間。不同于西方文字，漢字有其獨(dú)特的結(jié)構(gòu)特征，即是由偏旁部首組成，且漢字的數(shù)量龐大，兇此漢字識(shí)別有著必然的困難性和復(fù)雜性。鑒于光學(xué)字符識(shí)別系統(tǒng)OCR主要對(duì)印刷體漢字有著良好的識(shí)別能力：漢字識(shí)別方法有很多種，近年來(lái)，新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法不斷被提出，對(duì)漢字識(shí)別提供了新思路。概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）是由D.F.Specht在1990年提出的。PNN吸收了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與經(jīng)典概率密度估計(jì)原理的優(yōu)點(diǎn)，與傳統(tǒng)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，在模式識(shí)別分類(lèi)方面具有較為顯著的優(yōu)勢(shì)。本文提出了基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫(xiě)漢字識(shí)別方法。
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