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首先对方向基函数神经网络模型(Direction-basis Function Neural Networks)进行了描述. 这种模型可以通过计算矢量间的夹角来对矢量进行相似性判别.与径向基函数神经网络模型(Radial-basis Function Neural Networks) 不同的是, 它特别适合于具有方向不变性的模式识别领域, 如语音识别.重点探讨了方向基函数神经网络在说话人识别中的应用, 在此基础上研制成功了1个说话人确认系统并用硬件进行了实现.实验数据表明这个系统具有很好的性能.