基于KIII模型时空性质的模式识别研究

摘要

本文介绍了一种新颖的基于嗅觉神经系统的仿生模型，KIII模型。KIII模型有许多不同于其他模型的独特性质。在KIII模型中，系统状态的演化是和时间相关的，这个性质可以用来识别一些典型的时空信号。利用信号的全部时空信息，KIII模型无需进行复杂的特征提取即可用于识别一些特定的模式。本文基于汉语数字语音信号对KIII模型的性能进行了衡量。基本的实验结果表明，KIII模型显示了较好的性能，并具有识别更复杂的时间相关模式的潜力。