| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-8页 |
| 第一章 序论 | 第8-12页 |
| 1．1 计算机信息输入 | 第8-9页 |
| 1．2 速记概述 | 第9-10页 |
| 1．3 英文速记识别发展概况 | 第10-12页 |
| 第二章 系统综述 | 第12-16页 |
| 2．1 Pitman速记 | 第12-14页 |
| 2．2 系统结构 | 第14-16页 |
| 2．2．1 系统结构框图 | 第14-15页 |
| 2．2．2 数据采集和预处理 | 第15页 |
| 2．2．3 分割 | 第15页 |
| 2．2．4 音素符号分类 | 第15页 |
| 2．2．5 单词的识别及后处理 | 第15-16页 |
| 第三章 数据采集和预处理 | 第16-25页 |
| 3．1 数据采集 | 第16-17页 |
| 3．2 预处理 | 第17-25页 |
| 3．2．1 去除冗余点 | 第17-18页 |
| 3．2．2 合并毗邻点 | 第18-19页 |
| 3．2．3 平滑笔划曲线 | 第19-25页 |
| 第四章 神经网络 | 第25-35页 |
| 4．1 神经网络发展概况 | 第25-27页 |
| 4．1．1 关于神经网络的发展概况 | 第25-26页 |
| 4．1．2 神经网络的优越性 | 第26-27页 |
| 4．2 神经网络在模式识别领域的应用 | 第27-28页 |
| 4．3 神经网络基本知识 | 第28-30页 |
| 4．3．1 用线性阈值单元实现布尔函数 | 第28-30页 |
| 4．3．2 线性可分性 | 第30页 |
| 4．4 感知器学习算法 | 第30-31页 |
| 4．5 反向传播学习算法 | 第31-35页 |
| 第五章 特征提取 | 第35-47页 |
| 5．1 特征提取 | 第35-37页 |
| 5．1．1 提取出的特征要能完整的保留原始符号的信息。 | 第36页 |
| 5．1．2 提取出的特征要有效，避免冗余信息的存在。 | 第36页 |
| 5．1．3 提取出的特征量要进行归一化处理 | 第36-37页 |
| 5．2 手写体速记符号识别的特征提取 | 第37-44页 |
| 5．2．1 F_0：d（s，e）相对于l（s，e）的比值 | 第37-38页 |
| 5．2．2 F_1，F_2：矢量se的方向角度的正弦和余弦值 | 第38-39页 |
| 5．2．3 F_3～F_5：所有点的切线方向角度的平均值，最大值和最小值。 | 第39-40页 |
| 5．2．4 F_6～F_8：所有点的曲率的平均值，最大值和最小值。 | 第40-41页 |
| 5．2．5 F_9，F_（10）：所有点的切线方向角度和曲率的统计标准方差 | 第41页 |
| 5．2．6 F_（11），F_（12）：所有点的x坐标和y坐标偏离中心的统计标准方差 | 第41-42页 |
| 5．2．7 F_（13）～F_（16）：切线方向朝向各方向的点的数目与所有点数的比率 | 第42-43页 |
| 5．2．8 F_（17）：整个笔划的高度与宽度的比率 | 第43-44页 |
| 5．2．9 F_（18）～F_（23）：符号笔划个部分的矢量方向 | 第44页 |
| 5．3 特征向量的标准归一化 | 第44-47页 |
| 第六章 分割 | 第47-54页 |
| 6．1 粗分割 | 第47-51页 |
| 6．1．1 潜在分割点的定义 | 第47-49页 |
| 6．1．2 搜索潜在分割点的算法 | 第49-51页 |
| 6．1．3 利用先验知识消除部分伪分割点 | 第51页 |
| 6．2 过分割的检测以及纠正——符号重建 | 第51-54页 |
| 第七章 PITMAN速记中多音节音素符号识别及单词的识别 | 第54-57页 |
| 7．1 待分类符号被分为某类音素符号的置信度 | 第54-55页 |
| 7．2 考虑辅音符号笔划长度 | 第55页 |
| 7．3 候选路径的排序依据 | 第55-56页 |
| 7．4 基于单词的识别 | 第56-57页 |
| 7．4．1 元音音素的获得 | 第56页 |
| 7．4．2 基于单词的识别 | 第56-57页 |
| 第八章 神经网络训练及实验结果 | 第57-61页 |
| 8．1 音素符号／非音素符号分类神经网络 | 第57-58页 |
| 8．1．1 训练及测试样本的获得 | 第57页 |
| 8．1．2 神经网络的构成以及训练数据的获得 | 第57-58页 |
| 8．2 单个音素符号的分类神经网络 | 第58-59页 |
| 8．3 单词的识别实验 | 第59页 |
| 8．4 实验结果总结 | 第59-61页 |
| 第九章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 9．1 结论 | 第61-62页 |
| 9．2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
