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利用随机向量函数连接网络（Ｒａｎｄｏｍ－Ｖｅｃｔｏｒ Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｌｉｎｋ Ｎｅｔ：ＲＶＦＬ Ｎｅｔ）实现对输入模式向量的分类。函数连接网络中基函数使用高斯函数，函数变量为输入模式向量与随机向量的欧氏距离。各随机向量散布于原始输入模式向量的各聚类中心邻域内。该分类器可较好地匹配于输入模式空间的分布情况，其识别性能优于一般函数连接网络。同时该网络可缩短训练时间，避免局部极小点的影响。