【模糊数学理论在汉字识别中的应用】 模糊数学原理及应用

　　摘要：模糊数学自诞生以来取得了快速的发展,随着计算机应用技术的发展,特别是网络的普及，人们越来越离不开计算机，计算机获取各种信息的主要工具，大量的信息处理工作也离不开计算机。在日常生活和工作中，存在着大量的文字信息处理工作，必须交由计算机处理。汉字识别是模式识别领域的一个重要方向，涉及到很多方面的知识，同时它的实践意义也很深远。
　　关键词：模糊数学；汉字识别；模糊匹配
　　中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)21-5176-02
　　Fuzzy Theory Application to Chinese Characters Recognition
　　MA Hong-yan
　　（Information Engineering Institute, Longdong University ,Qinyang 745000,China）
　　Abstract: The fuzzy mathematics since its birth has achieved rapid development, with the popularization and application of computer tech? nology, especially the popularization of Internet, people depend more and more on computers to get all kinds of information, a lot of infor? mation processing are transferred to a computer for. In daily life and work, there are a large number of text information processing prob? lems, the text information to the computer processing requirements becomes very urgent. Character recognition is the field of pattern rec? ognition is an important direction, involving many aspects of knowledge, and its practical significance is far-reaching.
　　Key words: fuzzy mathematics;Chinese characters recognition;fuzzy matching
　　1965年,美国加州大学的L.A.Zadeh教授发表的题为:“Fuzzy Sets”和“Fuzzy Sets and Systems”两篇开创性的论文是模糊数学诞生的标志。
　　模糊性概念现在用模糊集来进行描述,运用模糊数学的概念可以进行判断、推理、评价、决策以及控制的过程等。例如模糊聚类分析、模糊模式识别等。这些方法构成了一种模糊性系统理论，构成了一种思辨数学的雏形，在气象、医学、心理、地质、石油、环境、生物、林业、农业、经济管理、化工、语言、遥感、控制、体育、教育等方面已经取得了明显的成果。模糊数学的应用领域主要是计算机智能方面，这也是计算机发展的一个主要方向。模糊数学主要研究的内容是三个方面：第一是模糊数学理论的研究，以及它和传统的精确数学、随机数学之间的关系。第二是模糊语言学以及模糊逻辑的研究。这两方面的研究目前还不是很成熟，需要进一步的深入研究。第三是模糊数学的应用的研究，这是模糊数学的主要研究方向。模糊数学的研究对象是不确定性的事物，因此它对于传统的精确数学、随机数学的不足能起到弥补的作用。现已有模糊群论、模糊拓扑学、模糊概率、模糊图论、模糊逻辑学、模糊语言学等分支。
　　 1模式识别
　　模式识别的主要任务是让机器模拟人的思维方法，对客观世界中带有模糊特征的事物进行识别和分类。计算机分析各种模式，并对未知模式给出分类和结构描述。模式识别问题是已知事物的各种类别，然后来判断给定的对象是属于哪一个类别的问题，"模式"是指标准的模板。实际生活中，有些事物的类别（即模式）是明确、清晰和肯定的，但也有很多事物的模式带有不同程度的模糊性，对这些具有模糊性的模式借助于模糊理论来刻画。具有"模糊模式"的模式识别问题，可以用"模糊模式识别"方法来处理[1]。
　　解决模式识别的问题时使用模糊逻辑的方法或思想的方法就是模糊模式识别。模糊技术在统计模式识别及句法模式识别方面均有较好的应用。其主要特点是它能更直接更自然地表达人们习惯使用的一些逻辑含义，模糊数学对于直接的或者高层的知识表示很是适用，这就使得模糊概念的模式识别能成为智能科学前沿领域的研究的有效工具之一。
　　模糊模式识别通常由传感器部分、预处理部分、特征提取部分、识别分类部分四部分组成的，在模式识别中特征的提取是非常重要的。模式识别的方式有两种：第一种是最大隶属原则（直接方法），这种方法应用相当广泛，象三角形的识别、染色体的识别等都属于这一类，这类问题的难点在于隶属函数的建立。第二种是择近原则（间接方法），择近原则是模式识别中的一种间接方法，目前它已用于计算机识别手写数码及文字。对于文字识别，无论是印刷体还是手写体，让计算机识别时，输入的模型都是选取特征后面的平面格点，它是一个模糊集，而计算机原来存贮的模型也是几个模糊集，这时需要考虑的就是贴近问题。
　　汉字识别技术是一种高速、自动的信息录入手段，是未来计算机的重要职能接口，同时也是办公自动化、新闻出版、机器翻译等
　　在自然语言的处理过程中，模糊字辨认还是一个比较困难的事情，因此迫切需要一种高效率的自动的辨认方法。该文提出了一种基于语义的模糊匹配算法，能够很好地解决这个问题，而且具有实际应用的可能。
　　模糊数学是一门崭新的数学学科，它的产生不仅拓广了经典数学的基础，而且是使计算机科学向人们的自然机理方面发展的重大突破。它在科学技术、经济发展和社会学等问题的广泛应用领域中显示了巨大的力量。它虽然只有二十多年的历史，但已被国内外数学界以及信息、系统、计算机和自动控制科学、人员的普遍关注，它是正在迅速发展中的有着广阔应用前景的一门崭新学科。
　　[1]周拥,张彪,夏宽理.基于语义的模糊匹配在模糊汉字辨认中的应用[J].计算机工程,2002(5).
　　[2]张忻中.汉字识别技术[M].北京：清华大学出版社,1992.
　　[3]谢季坚,刘承平.模糊数学方法及其应用[M].3版.武汉:华中科技大学出版社,2006.
　　[4]梁保松,曹殿立.模糊数学及其应用[M].北京：科学出版社,2007.
　　[5]姚瑶,王伟,王爱菊.一种新的快速图像细化算法研究与实现[J].电脑知识与技术,2010(6).