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隨著我國的國際地位的提升，綜合國力的提高，特別是文化軟實力的提升顯得尤為重要。而漢字作為中國悠悠五千年歷史的見證者，手寫漢字識別隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展有了進一步提升的空間。不同于西方文字，漢字有其獨特的結(jié)構(gòu)特征，即是由偏旁部首組成，且漢字的數(shù)量龐大，兇此漢字識別有著必然的困難性和復(fù)雜性。鑒于光學(xué)字符識別系統(tǒng)OCR主要對印刷體漢字有著良好的識別能力：漢字識別方法有很多種，近年來，新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法不斷被提出，對漢字識別提供了新思路。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)典概率密度估計原理的優(yōu)點，與傳統(tǒng)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，在模式識別分類方面具有較為顯著的優(yōu)勢。本文提出了基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫漢字識別方法。
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