基于正交的神经网络在语音识别上的应用研究

介绍正交神经元网络模型，并研究该网络在实时语音识别上的应用。提出噪声支持学习，全局最优化及图灵机（ＴＭ）的方法。通过实验论证了模型理论的合理性。指出神经网络使得语音识别能力得到很大提高。

正交泛函网络模型及其算法

文章设计了一种新的正交泛函网络模型,它的神经元函数是由正交基函数来逼近,给出了正交泛函网络模型的构造方法及其学习算法,通过求解一组线性方程组得到网络的参数。把正交泛函网络应用到函数逼近问题,仿真结果证明了正交泛函网络具有很好的收敛性和逼近性。