1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....实验也取得了较好的效果。通过在机上的模拟实验表明，基于多特征提取的中文识别算法在联机手写汉字识别领域有很大的优越性，该算法简单且易于实现，能有效利用汉字输入时的笔划特征，识别效果上明显胜过单纯的结构特征匹配算法，最主要的是该算法耗时少，能很好地满足手写汉字输入的实时性要求。同时该算法有存在着些不足，表现在对鼠标写入的部分汉字图像识别效果不好，主要有以下两方面的原因由于时间限制，预处理和识别算法实现上都存在些不足，从而影响了识别效果。该算法实验阶段采用的是模拟，而用于输入的鼠标设备在汉字输入时容易弯曲抖动，以至笔划很不规范，导致输入汉字的识别效果不理想。在实际应用中，汉字输入终端都是专用的手写设备，这样便可以极大地提高识别率。算法的前景展望正如本文绪论中所述,汉字识别应用的领域越来越广,在日常生活中的应用也越来越多......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....每笔也有定的结构，所以在进行联机手写汉字识别时，笔划信息定要充分利用起来，同时我们知道，单纯的笔划特征不足以区分所有汉字，现在我们考虑将输入汉字图像分别从笔划和相素角度做两次分类识别，以下分别称为粗分类和细分类。在粗分类阶段，我们根据小节中的算法先把汉字定位于小范围内，即根据笔划数和笔划顺序从字库选出几个可能的汉字，至于怎样从这几个汉字中找出正确的对应字符就由细分类部分完成。在细分类阶段，可以根据小节中的算法对粗分类后的若干汉字进行识别，由于范围已经很小，所以该步骤不需要划分太细，通常情况下做分区即可取得理想结果。注意，正如小节中所说，用该方法要对汉字图像做规范化处理，我们可以稍做改进，把每区的黑色相素点数改为次数与汉字总相素点数的比值，这样就可以排除汉字大小不的干扰。在以上两个阶段，阙值的选取都十分重要，阙值太大则无法选出具体的汉字......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....需要定义阙值,若，即可认为输入汉字为字库中第个字符。至此该算法的步骤可以归纳如下对输入图形进行分区，统计每区黑色相素点数。将每区黑色相素点数除以图像总黑相素点数，的到。由式得到距离，然后匹配判别。该方法形象直观，也很容易实现，但其弊端很多，表现在以下几个方面，这种方法只局限于种字体且多用于印刷体汉字的识别，手写体汉字由于字形变化歪曲教大，只使用该方法收效甚微。由于汉字图像大小不，在读如图像后需要对其做规范化预处理。在汉字中存在很多字形十分相似的字，如冢和家，狼和狠等，基于统计的识别算法对这些字不能区分。由于直接对图像进行分析，所以该方法主要用于脱机汉字识别。现行算法的结合和改进上节我们分别讲述了基因笔划特征和基于基于统计特征的的汉字识别算法，也讲了两种方法的优缺点，下面我面介绍怎么将两种算法结合并改进以进行联机手写汉字识别。汉字是种结构文字......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....具体值可以根据多次实践观察结果分析得出，同样处理的还有小节的笔划相似度表，若结果不理想可以适当修改该表。至此我们已经很详细的讲述了要采取联机手写汉字的识别算法，但不管什么算法都需要种计算机语言去实现通常使用高级语言，在下章，我们将给出各步骤实现的代码，以便分析结果。附注在下图中给出了基于多特征提取的联机手写汉字识别算法的流程图，借助此图可以更清晰地理解该算法。图汉字识别算法流程图识别算法对应的代码在本章中，我们将介绍文字预处理识别识别后处理的代码，语句般大都简单，有难度的语句后面都有文章注释，所以在文中不在详细讲解，每程序都在平台中调试过并成功运行，如不能允许请检查代码是否抄错。因为篇幅原因，用户界面鼠标手写笔模拟等程序代码不再给出，有需要可自行查阅参考数目。首先介绍下程序实现所需的数据结构随时记录最大......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....如使用者的书写习惯不同，可在第次使用时向字库中添加。此外还有点，书写汉字时不能有连笔现象，这样将无法识别或得到结果。由于手写体和印刷体差别很大，欲使通常应用于印刷体汉字识别的基于统计特征的算法在手写体汉字识别中取的较好效果，汉字的书写就必须强调规范工整，不然可能无法正确识别。上述两点注意事项其实可以看做是本算法的不足，目前基于汉字特征点的识别算法和小波分析算法可以对以上不足做出比较好的补充，具体请查阅参考书目。总结和展望论文总结论文选题是在第七学期后期确定的,之后发放了任务书。第八学期至三周通过相关资料的查询，综合考虑了算法耗时识别效果耗费资源等因素，初步拟订将基于结构特征和基于统计特征的算法进行结合改进。在算法的实现上，考虑到该算法是面向应用设计的，而语言能对结果做有效的仿真且易于转换为在嵌入式设计广泛使用的标准语言......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....至此基于多特征提前的联机手写汉字识别算法及起计算机实现都已完成，下面是部分实验的识别效果和对算法的分析。在实验中能识别的汉字图像如图能够识别的汉字图像示例图不能识别的汉字图像示例算法对书写规范性不同的汉字图像的识别率见下表汉字书写的规范性样本容量能识别数量不能识别数量识别率很规范较规范不规范表对不同程度规范汉字图像的识别率其中，规范性主要是指笔划的标准程度，比如说横的歪曲度等。下表给出了该算法对不同结构的汉字的识别效果汉字结构类型样本容量能识别数量不能识别数量识别率上下结构左右结构的录入员队伍及相应的设备。汉字识别的另大用途是在笔式电脑中。笔式电脑没有键盘，用笔进行输入和操作。该设备的个技术关键是联机手写字符识别技术。笔式电脑是计算机发展的个重要趋势。目前已经有多中英文笔式电脑产品。笔式电脑的市场前景很大，据预测，到年......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....为测试点的结构每方向点数共有方向数共有点数输入预处理数据去噪处理函数，得到笔划码序列包围全包围复合表对不同结构汉字的识别率很规范从上表可以看出,该算法对半包围和复合结构的汉字识别效果不太理想,主要因为这两种结构的汉字书写起来难度较大,用鼠标很难把每笔划写得标准,这就直接导致了识别率的降低从以上实验结果，我们可以得出结论基于多特征提取的识别算法通过两级识别机制，弥补了单纯基于笔划特征算法和单纯基于统计特征算法的不足，同时在计算量上也没有增大太多，多写的比较规范的汉字能识别以上，在实际应用中取得了比较好的效果，但有实现该算法有两点必须注意基于笔划特征提取算法强调书写每个字时都要遵循定的笔顺此处的笔顺是广义的，即第次向字库中读入该字时的书写顺序，不然将无法识别......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....该文所阐述的基于多特征提取的中文识别算法资源消耗少不需要硬件加速识别速度快，有着很好的应用前景。参考文献,,张炘中汉字识别技术北京中文与东方语言信息处理学会出版社,王绪龙汉字信息处理,北京国防工业出版社,张炘中，汉字自动识别研究综述，中文信息，创刊号，张炘中，我国汉字识别研究的进展，中文信息学马安鹏著，程序设计导学，清华大学出版社。钱能,程序设计教程，清华大学出版社。谭浩强，程序设计，清华大学出版社。俞庆英吴建国，种联机手写汉字识别算法的研究和实现，合肥学院学报自然科学版年期。冈萨雷斯，数字图像处理，科学出版社，,,陈友斌,丁晓青,吴佑寿种新的用于手写汉字识别的非线性归化方法模式识别与人工智能章毓敏，图像处理和分析，清华大学出版社。贾永康，识别联机手写体汉字的多级分类方法，信号处理年期。张青......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....电路与系统学报，年期。去除噪声点将图像分区，得到各区特征具体见节,,识别算法识别函数无法识别,书写不规范或字库中无次字。算法实现结果和分析模拟结果介绍支持界面操作，在平台上建立文件，根据系统提示建立对话框后拖入需要的控件按扭文本框等，在控件的消息响应里写如响应代码，按此步骤程序运行结果如下图程序运行界面其中中间的白色区域是模拟手写板，用鼠标可以在里面进行写字操作，右边四个按扭的功能分别为识别对写如的汉字图像进行识别清除清除手写板中内容以重新书写学习若想要往字库中添加字符，可先写如要添加的汉字然后点击此键退出结束软件运行下面演示手写汉字的识别操作，首先写入汉字图汉字的写入点击识别按扭进行识别操作图系统识别写入的汉字图像汉字被成功识别。若字库中没有写如的汉字，可以点击学习按扭向字库中添加此字......”。