传统手写书法是中国,日本,韩国和越南等国家最主要的一种艺术形式。然而现在,很少人在日常生活中练习他们的手写字体,更不用说书法了。所以本文希望能够有一种自动化的方法来生成传统书法,并期望能够在当今的数码时代重新点燃人们对于中国传统书法的关注和兴趣。比如,当人们需要用书法来在墙上,衣服上,礼物上,纪念碑上,雕塑上或者个性化的通信上做装饰,自动化书法生成将会在大规模文本生成方面提供一个清晰和吸引人的选择。本学位论文所讨论的主要内容和目的就是上述目标的一个特例,即通过探索定量地表现从学习样本中所获取的个人手写书法特征,来研究具有风格模拟的中国传统书法自动化生成算法及其实现。本文运用了人工智能和计算机图形学领域的相关知识和技术,采用基于综合推理模型作为背后蕴含的抽象方法论来指导算法的设计,在花了大量时间和精力研究国内外在此领域的研究结果的基础上受到启发,设计了一个轻量级和有效率的“伴随风格模拟的中国传统书法自动生成”算法,并在其中融入了自己的改进及创新,即算法的设计和实现结合了在线和离线处理,能够在“中央处理器计算”和“存储器使用”方面进行优化。最后在微软视窗操作系统(Microsoft Windows)环境下采用面向对象的思想编程实现了这一适合运行于普通个人计算机(Personal Computer)上的智能系统。并给出了算法实现的实际运行测试结果及其相应讨论。本文希望通过研究和探索,能够对“中国传统文化和艺术——书法”的保护及其与时俱进的发展与创新做出一点应有的和微不足道的贡献。