[01537093]实验性印刷汉字神经网络识别系统-清神Ⅰ型系统

该项研究成果的主要用途是将汉字印刷材料快速、自动地识别输入计算机，可应用在办公自动化、文字信息处理、情报资料处理等方面。它采用８０年代以来国际上兴起的神经网络这一前沿科学领域的新方法，针对汉字字数多，结构简繁不一的特点，采用“分而治之”的分类策略。提出用改进的自组织聚类网络、细分类网络（单字识别网络）和辨混网络来分别区分非相似字，相似字和极相似字，并在系统中引入优化控制的方法，以提高整修系统的识别率，并使系统结构更为合理，具有较高性能／复杂度比，达到了对多种宋体一级汉字的正确识别率约９８％的技术指标。与国内外的同类工作相比，其中的分策略，神经网络学习算法，子波及ＰＣＡ汉字识别全都用神经网络方法实现，这在国内外属首创。该项成果中的神经网络方法、模型、算法及系统的结构、分类策略等技术对其它的模式识别、信息处理等相关应用和技术研究领域也有很好的参考价值。这一研究探索出用神经网络方法识别汉字的一条新路，积累了一整套系统的方法和经验，为更进一步的汉字识别工作下良好的基础。目前该项技术成果可在普通微机上实现对印刷汉字的识别，具有一定的应用价值，但识别速度较慢。由于缺少硬件支撑和并行计算环境，速度难以提高，一旦这些相关技术环境具备，该系统方法的识别速度将比传统方法快很多，应用前景良好。