双向SOFM网络在汉字认知模拟中的应用研究

"利用双向SOFM网络模拟汉字认知过程的研究 (2006年)" 本文主要探讨了汉字认知过程中的两种效应——字优效应和字劣效应，并提出了一个基于双向自组织特征映射（SOFM）网络的模型来模拟这一过程。字优效应是指在识别汉字时，整体字符信息比其组成部分（如部件或笔画）的信息更容易被认知，而字劣效应则相反，认为部分信息在某些情况下优于整体。 自组织特征映射（SOFM）是一种神经网络模型，它能够通过自我调整权重和结构来自动发现输入数据的结构和模式。在本文中，作者提出了一种双向SOFM网络，旨在同时考虑汉字的整体和部分信息。这个网络包括两层，一层处理整个汉字，另一层处理汉字的部件。通过自组织网络的聚类功能，可以将汉字和它们的部件按照多维度特征进行分类，并在两层网络之间建立连接，从而模拟人类认知过程中对汉字的处理方式。 双向SOFM网络的应用在于，它能够通过双向测试分析不同构型汉字的字优效应和字劣效应。这意味着网络不仅可以从整体到部分，也可以从部分到整体地理解汉字。这种建模方法提供了对汉字认知机制的深入理解，有助于揭示影响汉字识别的关键因素。 研究结果显示，该模型可以有效地区分和解释汉字认知过程中的复杂现象，对汉字教学和学习方法的改进具有一定的指导意义。通过这种方式，教师和研究人员可以更好地理解学生如何理解和记忆汉字，从而设计更有效的教学策略，促进学习者对汉字的高效掌握。 关键词：自组织特征映射、汉字认知、聚类、字优效应、字劣效应。中国分类号：TP183，文献标识码：A。这项研究为汉字认知领域的理论研究和实践应用提供了新的视角和方法，进一步推动了人工智能在汉字识别和教学领域的应用。