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基于视觉模型而建立的神经认知机能正确识别具有变形、位移和缩放的输入模式．研究表明，选择度参数直接影响着神经认知机的识别能力．设计了一个目标函数，通过对该函数的优化能够得到最佳的选择度．这是一种简单而有效的方法．经该方法调整后，可使各特征选择平面对不同训练样本的响应达到均匀一致，从而提高整个系统的识别能力．对于0-9十个手写阿拉伯数字的仿真结果表明，该方法可有效改善神经认知机的性能．