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《基于改进CRNN模型的手写化学方程式识别方法研究》

一、引言

随着人工智能技术的快速发展，手写文字识别已成为一项重要的研究领域。在化学领域，手写化学方程式的识别对于化学教育、科研以及工业生产都具有重要意义。传统的化学方程式识别方法主要依赖于人工解析，但这种方法效率低下且易出错。因此，研究一种高效、准确的手写化学方程式识别方法具有重要意义。本文提出了一种基于改进CRNN模型的手写化学方程式识别方法，旨在提高识别的准确性和效率。

二、相关技术及模型介绍

1.CRNN模型：CRNN（卷积循环神经网络）是一种深度学习模型，能够有效地处理序列数据。该模型结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（R