人工神经网络进行汉字识别理论和方法的研究是由清华大学吴佑寿教授主持的面上项目（批准号：69472006），研究周期为2021年1月至2023年12月，获批经费6万元 。该项目基于汉字结构特征，采用自组织聚类网络、小波变换与主分量分析方法，构建了非对称三层树分类结构的实验系统，可识别3755个多体印刷汉字，识别率达约98%。研究通过优化控制策略实现特征自动分析提取与压缩，改进分类网络结构和算法，并开发出激励函数可调的TAF神经元模型。该方法解决了超多类模式识别的分类策略问题，减少了神经网络训练时间和系统复杂性。实验系统具备将汉字集合分解为极小子集的能力，支持小规模分类网络进行单字识别。项目成果为手写汉字识别提供了技术基础，相关方法在特征智能分析领域具有推广应用潜力 。
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