一种用于模拟汉字认知过程的多层自组织神经网络

摘要：

为了模拟汉语初学者的汉字认知过程,在Kohonen神经网络的基础上,改进了其网络结构和算法,并且将改进后的网络输出层根据Hebbian学习规则连接,构建了一个多Kohonen网络协同工作的汉字认知自组织神经网络模型.模拟研究结果表明,模型能够成功地学习到汉字的结构类型,且能有效识别出汉字的部件,在一定程度上模拟了汉字认知的部分过程,说明该模型用于汉字认知乃至汉语言习得的可行性.

关键词：自组织神经网络、多层、汉字学习、汉字结构类型、汉字部件

所属期刊栏目：29

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：102-106