一种用于神经网络汉字识别系统的自组织聚类方法

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本文提出一种用于大类别模式识别系统的改进的自组织聚类方法.采用这种方法把3755种多体印刷汉字聚类为几千个子集.聚类正确率优于98%. This paper presents an improved self-organizing clustering method for large-scale pattern recognition systems. Using this method, 3755 multi-body printed Chinese characters are clustered into thousands of subsets. The correct rate of clustering is better than 98%.
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