| 第一章 汉字识别技术发展简介 | 第1-15页 |
| ·模式识别简介 | 第7页 |
| ·模式识别研究的发展情况 | 第7页 |
| ·汉字识别技术发展简介 | 第7-9页 |
| ·联机字符识别原理 | 第9-10页 |
| ·汉字识别方法 | 第10-13页 |
| ·统计识别方法 | 第10-12页 |
| ·结构方法 | 第12页 |
| ·统计识别与结构识别的结合 | 第12-13页 |
| ·模糊模式识别 | 第13页 |
| ·神经网络模式识别 | 第13页 |
| ·汉字识别中存在的问题及困难 | 第13-14页 |
| ·本文使用的理论依据与方法 | 第14-15页 |
| 第二章 判断的定性映射模型和基准的w_内积变换诱导的线性规划问题、人工神经元与模式识别 | 第15-41页 |
| ·引言 | 第15-16页 |
| ·事物质量互变规律诱导的最简性质判断及其定性映射模型 | 第16-19页 |
| ·基准c_p为区间向量和区间矩阵的定性映射与初等判断 | 第19-23页 |
| ·基准c_p为区间向量的定性映射 | 第19-21页 |
| ·基准c_p为区间矩阵的定性映射和合取性质的初等判断 | 第21-23页 |
| ·定性基准的内积变换及其诱导的平行超多面体和线性规划问题 | 第23-28页 |
| ·定性基准w_内积变换诱导的人工神经元 | 第28-30页 |
| ·初等判断与模式识别 | 第30-31页 |
| ·统计模式识别中的特征向量法及其定性映射模型 | 第31-35页 |
| ·统计模式识别中的特征向量法 | 第31-32页 |
| ·模式识别中的结构变换 | 第32-33页 |
| ·结构变换与形象模式生成或“涌现” | 第33-35页 |
| ·转化程度函数 | 第35-40页 |
| ·量-转化的程度差异及其转化程度函数 | 第35-37页 |
| ·定性基准模糊化 | 第37-38页 |
| ·定性映射与特征函数 | 第38-39页 |
| ·转化程度函数η_P(X) | 第39-40页 |
| ·结论 | 第40-41页 |
| 第三章 基于定性映射与程度函数的汉字学习与识别 | 第41-57页 |
| ·算法概要 | 第41-42页 |
| ·算法细节介绍 | 第42-44页 |
| ·字符特征向量的数据结构 | 第43页 |
| ·田字格权值组合代码 | 第43-44页 |
| ·误差半径 | 第44页 |
| ·样本库与字典 | 第44页 |
| ·学习流程 | 第44-50页 |
| ·原始样本预处理 | 第44-47页 |
| ·原始样本预学习 | 第47页 |
| ·训练 | 第47-50页 |
| ·字符识别 | 第50-53页 |
| ·相似度定义 | 第50-52页 |
| ·印刷体字符识别流程 | 第52页 |
| ·手写体字符识别流程 | 第52-53页 |
| ·汉字的切割 | 第53-57页 |
| ·行切割 | 第54页 |
| ·字切割 | 第54-55页 |
| ·本文采用的字切割方法 | 第55-57页 |
| 第四章 测试结果与分析 | 第57-61页 |
| ·运行环境 | 第57页 |
| ·程序界面 | 第57页 |
| ·测试结果 | 第57-60页 |
| ·学习 | 第57-58页 |
| ·单字识别 | 第58-59页 |
| ·行识别 | 第59-60页 |
| ·结果分析 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
