【摘 要】
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文章研究了一种基于过程神经网络的脱机手写体汉字特征提取方法。采用描述汉字整体构架性和可拆分性的笔划类型、笔划位置、笔划顺序以及拓扑结构特征的融合，给出了一种脱机手
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51177034)
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文章研究了一种基于过程神经网络的脱机手写体汉字特征提取方法。采用描述汉字整体构架性和可拆分性的笔划类型、笔划位置、笔划顺序以及拓扑结构特征的融合，给出了一种脱机手写体汉字特征表征方法以及冗余容错表征形状。采用过程神经网络模型的横向时问累积和纵向空间加权求和方法，模拟手写体汉字从左到右和从上到下的书写过程，给出了提取脱机手写体汉字特征的算法与步骤。采用粒子群优化学习算法保证过程神经网络的全局学习能力和收敛能力，建立了手写体汉字特征知识数据结构表，对SCUT-IRAC中的手写体汉字特征提取进等了仿真实验，结果
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