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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。