大规模逻辑神经网络印刷体汉字识别系统

摘要

逻辑神经网络是一种采用快速学习算法、RAM阵列实现的数字网络。本文描述了采用这种网络模型实现的印刷体汉字识别系统。这是一个初步实用的系统,可识别大约4000个不同字号的宋体汉字及其它字符,其识别率达99％,甚至对于实际书刊,其识别率也能达到95％左右。系统使用了大约384,000个神经节点,是一个复杂的大规模神经网络。和其它同类系统相比,具有适应性、稳固性好、学习速度快以及可用数字集成电路全硬件并行实现等优点。