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本文提出了一种用于手写体汉字识别的神经网络算法，该算法可以模拟人类认识过程在特征提取和分类方面的联想记忆特性，可将其非监督／监督学习机制的自适应动力学属性应用于系统的稳定和优化。该算法同现有算法的区别主要体现在两，点上：（１）神经网络的联想记忆机制将传统模式识别中的两个独立过程──特征提取与模式分类有机地加以综合；（２）自组织映射（ＫｏｈｏｎｅｎＳｏｍ）网络与ＢＰ学习机制相综合，以有效地进行汉字识别和极大地提高收敛速度。该算法已应用于手写体汉字识别，并且对并行分布式仿真环境和体系结构来说，它是可并行