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在汉字识别预处理的基础上，本文提出了一种基于概率神经网络的高级分类系统。分类器的训练从使用四种字体的失真模型化字符开始，将失真字符在计算中得到的特征集进行统计测试。在基础上，为得到最邻近分类器，将特征向量以合适的识别空间，并在此空间中对概率神经网络进行训练。分类方面，对传统方法提出了一咎改进、并应用概率神经网络结构例提到显著提高。最后，将这种方法与采用识别分析的方法及Ｇｅｖａ、Ｓｉｔｔｅ的表达决策