在对嗅觉神经系统的研究中，K系列模型根据嗅觉神经系统的解剖结构和大量的神经电生理实验描述了整个嗅觉系统的电活动和电信号处理过程。在K系列模型中，KⅢ模型是一个高维的混沌神经网络模型，KⅢ网络不仅可以模拟电生理实验中得到的嗅觉系统的EEG数据，而且也具有模式识别的能力。同时KⅢ网络也从非线性神经动力学的角度，解释了整个神经系统的信息处理机制。 本文对K系列模型，包括K0，KⅠ，KⅡ和KⅢ模型进行了数值模拟。从模拟结果可以看出，KⅢ网络可以很好的模拟嗅觉神经系统的电活动。而且与以往的人工神经网络不同的是，KⅢ网络是工作在混沌轨道上的，其对于信息模式的学习和记忆，对模式的识别也是通过混沌吸引子实现的。 基于对KⅢ网络的分析和以往的工作基础，本文应用KⅢ网络对简单的图像模式和自由手写数字模式进行了模式识别实验，并且与一些人工神经网络方法得到的结果进行了比较。由模式识别的实验结果看出，KⅢ网络是一种较好的模式分类方法。