基于神经网络和模糊匹配算法的手写汉字预分类研究

？对手写汉字识别问题，提出了一种在识别之前对手写汉字预分类的新方法，该方法用neocognitron网提取字符笔画特征，然后采用有监督的扩展art神经网络（seart）产生一定数量的预分类组并通过基于模糊相似测量的匹配算法进行预分类。实验表明，该方法用于手写汉字分类效果良好，预分类正确率达到98.22％。