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随着我国的国际地位的提升，综合国力的提高，特别是文化软实力的提升显得尤为重要。而汉字作为中国悠悠五千年历史的见证者，手写汉字识别随着科学技术的发展有了进一步提升的空间。不同于西方文字，汉字有其独特的结构特征，即是由偏旁部首组成，且汉字的数量庞大，凶此汉字识别有着必然的困难性和复杂性。鉴于光学字符识别系统OCR主要对印刷体汉字有着良好的识别能力：汉字识别方法有很多种，近年来，新的神经网络算法不断被提出，对汉字识别提供了新思路。概率神经网络（PNN）是由D.F.Specht在1990年提出的。PNN吸收了径向基神经网络与经典概率密度估计原理的优点，与传统的前馈神经网络相比，在模式识别分类方面具有较为显著的优势。本文提出了基于概率神经网络的手写汉字识别方法。
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