Abstract
識別手寫中文字的關鍵在解決字的變動性。其中包括了手寫的變動（位置或形態）及結構上（筆劃之連結關係）的不同。本研究提出一個以模糊集（Fuzzy Subset）理論為基礎的識別方法以期解決筆劃書寫時變動的問題。至於結構上的變化，則提出可能有效的解決模式，可供未來更深入的研究探討。所謂模糊集是指一個集合，其元素的屬性並非絕對的（屬於或不屬於），而是一種可能性的表示法。這種模式較符合一些常用的觀念，如長短、高矮、異同……等等。這可能生常以一等級來表示，而其決定的方法常是主觀的。模糊集理論的優點就在以主觀（經驗）的表示式經由其推演程序作整體（集合本身）的特性決策。在本研究中，一個手寫中文字被視為一連串的筆劃所成的集合。就形態及位置而言，由於其變動性而無法明確的將筆劃歸類。但可藉二筆劃之相似度作為識別他們相同類型的等級。識別問題於是轉成為：文字其對應筆劃為相同嗎？顯然這成為一個模糊集。可用模糊集理論來解。而對於“對應律劃”我們則在文中證明其選取問題可歸於（Reduce to ）所謂的“指定問題”（Assignment Problem）。因此，任何解“指定問題”之計算方法皆可用來解決這選取對應筆劃的問題。本研究所提出的方法，全部以C 語言的程式規劃完成在NEC PC－９８XA個人電腦上執行。初步的結果，識別率約在９６•０％，是令人滿意的。