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以Ｒｅｉｃｈａｒｄｔ的相关型初级运动检测器阵列和Ｒｕｍｅｌｈａｒｔ的误差反传学习网络相结合构成了一个视觉运动感知神经网络，探讨了视觉运动信息的感知过程，试图从计算神经科学的观点来阐明从一维运动分量的检测到二维模式运动感知的神经原理，从而回答运动矢量在脑内如何表征，计算机仿真表明，在有监督学习的条件下，网络可以学会解决局域运动检测所带来的多义性问题，给出模式的真实朝向、运动方向和运动速度。