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该文首先介绍了一种新的神经网络模型——方向基函数神经网络模型(DBF)这种模型可以通过计算矢量间的夹角来对矢量进行相似性判别,与径向基函数神经网络(RBF)不同的是,它特别适合于具有方向不变性的模式识别领域,如图像识别和语音识别。该文重点探讨了方向基函数神经网络在语音识别中的应用,并在此基础上研制成功了一个说话人确认系统。实验表明,这个系统具有很好的性能。