在汉字书写中，笔画顺序不仅影响书写效率，还关系到字形美感与规范性。本文提出了一种基于深度学习的汉字笔画顺序推导算法。该算法通过构建一个包含大量汉字样本的数据集，利用卷积神经网络（CNN）提取汉字特征，并结合循环神经网络（RNN）捕捉笔画之间的时序依赖关系，从而实现对汉字笔画顺序的精准预测。
为了提高模型的泛化能力，我们在训练过程中采用了数据增强技术，包括随机旋转、缩放和平移等操作，使得模型能够适应不同形态的汉字输入。此外，我们还引入了注意力机制，帮助模型聚焦于关键部位，进一步提升预测准确性。
实验结果表明，该算法在多个公开数据集上的表现均优于传统方法，特别是在处理复杂结构汉字时具有显著优势。未来工作将致力于优化模型架构，探索更加高效的学习策略，以期在实际应用中发挥更大作用。
