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该文介绍了优先度排序径向基函数(PORBF)神经网络的结构与算法,并提出了将其应用于与文本无关说话人确认时的训练算法、似然度的计算方法以及识别规则。为了增强PORBF网络的泛化能力,该文用压缩矢量构造抑制样本集,提出了顺序选取、最近邻选取和最远距离选取等3种选择抑制样本集中说话人的方法,并对PORBF神经元的输出进行了等比递减加权.在相同条件下的与文本无关说话人确认实验中,传统的矢量量化方法的等差错率可达10.56%,而基于PORBF网络的确认系统使用最近邻选择方法构造抑制样本集,其等差错率可达6.