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王国胤
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期刊论文
汉字识别的并行神经网络方法*
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摘要/描述
本文以神经网络方法和字符识别研究为背景，提出了种适用于汉字识别的并行神经网络（PNN）方法：它用一个称为控制网络的神经网络CN对汉字全集进行组分类，用一组称为识别网络的神经网络RN对各粗类进行细分类，从而完成对汉字的识别。PNN方法与人类学习识字的过程相似，可以不断学习，最终完成对所有汉字的识别。PNN的各网络模块并行工作，具有极高的系统工作效率并且结构模块化。易于硬件电路实现。本文选取了120个汉字，用PNN神经网络模型进行学习和识别实验还选取了30个汉字以及一些具有多种书写方法的汉字进行了追加学习实验。实验结果表明，PNN神经网络模型能够有效地应用于汉字识别研究。
【免责声明】以下全部内容由[王国胤]上传于[2005年03月31日 18时12分03秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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