·10 智能系统学报 第11卷 用在其他信息处理方面，扩大了仿生模式识别研究 ognition theory and its applications[J].Chinese journal of 的范围，拓展了仿生模式识别研究的内容，使仿生模 electronics,2004,13(3):373.377 式识别可以解决更多领域的新问题。从目前仿生模 [12]杨建琦，丁立军，蒋维.基于拓扑学识别理论的身份鉴 定研究[J].嘉兴学院学报，2013,25(3)：99-104. 式识别的方法研究及应用研究可以看到，还没有有 YANG Jianqi,DING Lijun,JIANG Wei.Identification 效的分析同类样本点分布流形的方法，还需要发展 based on topology recognition theory[].Journal of Jinxing 高维空间拓扑理论与算法，以及更灵活高效的神经 University,2013,25(3):99-104. 元模型等。仿生模式识别优于传统模式识别，且具 [13]王宪保，陆飞，陈勇，等.仿生模式识别的算法实现与 有光明的研究前景，但是也应清晰认识到，该方法亟 应用J].浙江工业大学学报，2011,39(1)：71-74. WANG Xianbao,LU Fei,CHEN Yong,et al.Algorithm 待开展深入细致的研究，将该方法及其应用研究向 and application of biomimetic pattern recognition[].Jour- 更深层次和更广领域推进。 nal of Zhejiang University of technology,2011,39(1): 71.74. 参考文献： [14]王守觉，李兆洲，陈向东，等.通用神经网络硬件中神 [1]DUDA R0.模式分类[M].李宏东，姚天翔，译.第2 经元基本数学模型的讨论[J].电子学报，2001,29 (5):577-580. 版.北京：机械工业出版社，2003：9 [2]FISHER R A.Contributions to mathematical statistics[M]. WANG Shoujue,LI Zhaozhou,CHEN Xiangdong,et al. 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[11]WANG Shoujue,ZHAO Xingtao.Biomimetic pattern rec- [21]李晗，武妍.仿生模式识别理论在性别识别中的应用用在其他信息处理方面，扩大了仿生模式识别研究 的范围，拓展了仿生模式识别研究的内容，使仿生模 式识别可以解决更多领域的新问题。 从目前仿生模 式识别的方法研究及应用研究可以看到，还没有有 效的分析同类样本点分布流形的方法，还需要发展 高维空间拓扑理论与算法，以及更灵活高效的神经 元模型等。 仿生模式识别优于传统模式识别，且具 有光明的研究前景，但是也应清晰认识到，该方法亟 待开展深入细致的研究，将该方法及其应用研究向 更深层次和更广领域推进。 参考文献： ［１］ＤＵＤＡ Ｒ Ｏ． 模式分类［Ｍ］． 李宏东， 姚天翔， 译． 第 ２ 版． 北京： 机械工业出版社， ２００３： ９． ［２］ＦＩＳＨＥＲ Ｒ Ａ． Ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ ｔｏ ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ［Ｍ］． Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ： Ｊｏｈｎ ＆ Ｗｉｌｅｙ， １９５２． ［３］ＶＡＰＮＩＫ Ｖ Ｎ． 统计学习理论的本质［Ｍ］． 张学工， 译． 北京： 清华大学出版社， ２０００． ［４］王守觉． 仿生模式识别（拓扑模式识别）———一种模式识 别新模型的理论与应用［ Ｊ］． 电子学报， ２００２， ３０（１０）： １４１７⁃１４２０． ＷＡＮＧ Ｓｈｏｕｊｕｅ． Ｂｉｏｎｉｃ （ ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ） ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ⁃ａ ｎｅｗ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ［Ｊ］． Ａｃｔａ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃａ ｓｉｎｉｃａ， ２００２， ３０（１０）： １４１７⁃１４２０． ［５］王守觉， 来疆亮． 多维空间仿生信息学入门［Ｍ］． 北京： 国防工业出版社， ２００８． ［６］曹文明， 冯浩． 仿生模式识别与信号处理的几何代数方 法［Ｍ］． 北京： 科学出版社， ２０１０． ［７］王守觉， 刘扬阳， 来疆亮， 等． 仿生模式识别与多权值 神经元［Ｍ］． 北京： 国防工业出版社， ２０１２． ［８］王宪保， 周德龙， 王守觉． 基于仿生模式识别的构造型 神经网络分类方法［ Ｊ］． 计算机学报， ２００７， ３０ （ １２）： ２１０９⁃２１１４． ＷＡＮＧ Ｘｉａｎｂａｏ， ＺＨＯＵ Ｄｅｌｏｎｇ， ＷＡＮＧ Ｓｈｏｕｊｕｅ． Ｃｏｎ⁃ ｓｔｒｕｃｔｉｖｅ ｎｅｕｒｏｎ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｂｉｏｍｉｍｅｔｉｃ ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［ Ｊ］． Ｃｈｉｎｅｓｅ ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｃｏｍ⁃ ｐｕｔｅｒｓ， ２００７， ３０（１２）： ２１０９⁃２１１４． ［９］王守觉， 徐健， 王宪保， 等． 基于仿生模式识别的多镜 头人脸身份确认系统研究［Ｊ］． 电子学报， ２００３， ３１（１）： １⁃３． ＷＡＮＧ Ｓｈｏｕｊｕｅ， ＸＵ Ｊｉａｎ， ＷＡＮＧ Ｘｉａｎｂａｏ， ｅｔ ａｌ． Ｍｕｌｔｉ⁃ ｃａｍｅｒａ ｈｕｍａｎ⁃ｆａｃｅ ｐｅｒｓｏｎａｌ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｂｉｏｍｉｍｅｔｉｃ ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｊ］． Ａｃｔａ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃａ ｓｉｎｉ⁃ ｃａ， ２００３， ３１（１）： １⁃３． ［１０］ＷＡＮＧ Ｓｈｏｕｊｕｅ， ＣＨＥＮ Ｘｕ． Ｂｉｏｍｉｍｅｔｉｃ （ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ） ｐａｔ⁃ ｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ⁃ ａ ｎｅｗ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ［ Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｉｎｔ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ． Ｐｏｒｔｌａｎｄ， Ａｍｅｒｉｃａ， ２００３， ３： ２２５８⁃２２６２． ［１１］ＷＡＮＧ Ｓｈｏｕｊｕｅ， ＺＨＡＯ Ｘｉｎｇｔａｏ． Ｂｉｏｍｉｍｅｔｉｃ ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｃ⁃ ｏｇｎｉｔｉｏｎ ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｊ］． Ｃｈｉｎｅｓｅ ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ， ２００４， １３（３）： ３７３⁃３７７． ［１２］杨建琦， 丁立军， 蒋维． 基于拓扑学识别理论的身份鉴 定研究［Ｊ］． 嘉兴学院学报， ２０１３， ２５（３）： ９９⁃１０４． ＹＡＮＧ Ｊｉａｎｑｉ， ＤＩＮＧ Ｌｉｊｕｎ， ＪＩＡＮＧ Ｗｅｉ． Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｏｐｏｌｏｇｙ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｔｈｅｏｒｙ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｊｉｎｘｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， ２０１３， ２５（３）： ９９⁃１０４． ［１３］王宪保， 陆飞， 陈勇， 等． 仿生模式识别的算法实现与 应用［Ｊ］． 浙江工业大学学报， ２０１１， ３９（１）： ７１⁃７４． ＷＡＮＧ Ｘｉａｎｂａｏ， ＬＵ Ｆｅｉ， ＣＨＥＮ Ｙｏｎｇ， ｅｔ ａｌ． Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｂｉｏｍｉｍｅｔｉｃ ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｊ］． Ｊｏｕｒ⁃ ｎａｌ ｏｆ Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ２０１１， ３９ （ １）： ７１⁃７４． ［１４］王守觉， 李兆洲， 陈向东， 等． 通用神经网络硬件中神 经元基本数学模型的讨论［ Ｊ］． 电子学报， ２００１， ２９ （５）： ５７７⁃５８０． ＷＡＮＧ Ｓｈｏｕｊｕｅ， ＬＩ Ｚｈａｏｚｈｏｕ， ＣＨＥＮ Ｘｉａｎｇｄｏｎｇ， ｅｔ ａｌ． Ｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎ ｏｎ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ｍｏｄｅｌｓ ｏｆ ｎｅｕｒｏｎｓ ｉｎ ｇｅｎｅｒａｌ ｐｕｒｐｏｓｅ ｎｅｕｒｏｃｏｍｐｕｔｅｒ［ Ｊ］． Ａｃｔａ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃａ ｓｉｎｉ⁃ ｃａ， ２００１， ２９（５）： ２７７⁃２８０． ［１５］ＷＡＮＧ Ｓｈｏｕｊｕｅ． Ａ ｎｅｗ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｎ ＡＮＮ ｉｎ Ｃｈｉｎａ – ｂｉｏｍｉｍｅｔｉｃ ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｍｕｌｔｉ ｗｅｉｇｈｔ ｖｅｃｔｏｒ ｎｅｕ⁃ ｒｏｎｓ［Ｍ］ ／ ／ ＷＡＮＧ Ｇｕｏｙｉｎ， ＬＩＵ Ｑｉｎｇ， ＹＡＯ Ｙｉｙｕ， ｅｔ ａｌ． Ｒｏｕｇｈ Ｓｅｔｓ， Ｆｕｚｚｙ Ｓｅｔｓ， Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ， ａｎｄ Ｇｒａｎｕｌａｒ Ｃｏｍ⁃ ｐｕｔｉｎｇ． Ｂｅｒｌｉｎ Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ： Ｓｐｒｉｎｇｅｒ， ２００３： ３５⁃４３． ［１６］ＷＡＮＧ Ｓｈｏｕｊｕｅ． Ｂｉｏｍｉｍｅｔｉｃｓ ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｊ］． Ｎｅｕ⁃ ｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｓｏｃｉｅｔｙ （ ＩＮＮＳ， ＥＮＮＳ， ＪＮＮＳ） ｎｅｗｓｌｅｔｔｅｒ， ２００３， １（１）： ３⁃５． ［１７］ＷＡＮＧ Ｓｈｏｕｊｕｅ， ＬＡＩ Ｊｉａｎｇｌｉａｎｇ． Ａ ｍｏｒｅ ｃｏｍｐｌｅｘ ｎｅｕｒｏｎ ｉｎ ｂｉｏｍｉｍｅｔｉｃ ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ Ｉｎ⁃ ｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ ａｎｄ Ｂｒａｉｎ． Ｂｅｉ⁃ ｊｉｎｇ， Ｃｈｉｎａ， ２００５： １４８７⁃１４８９． ［１８］覃鸿， 王守觉． 多权值神经元网络仿生模式识别方法在 低训练样本数量非特定人语音识别中与 ＨＭＭ 及 ＤＴＷ 的比较研究［Ｊ］． 电子学报， ２００５， ３３（５）： ９５７⁃９６０． ＱＩＮ Ｈｏｎｇ， ＷＡＮＧ Ｓｈｏｕｊｕｅ． Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｂｉｏｍｉｍｅｔｉｃ ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ， ＨＭＭ ａｎｄ ＤＴＷ ｆｏｒ ｓｐｅａｋｅｒ⁃ｉｎｄｅｐｅｎｄ⁃ ｅｎｔ ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｊ］． Ａｃｔａ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃａ ｓｉｎｉｃａ， ２００５， ３３（５）： ９５７⁃９６０． ［１９］邱立达， 刘天键． 基于蚁群算法的仿生模式识别神经网 络构造方法［Ｊ］． 闽江学院学报， ２０１３， ３４（２）： ８８⁃９１． ＱＩＵ Ｌｉｄａ， ＬＩＵ Ｔｉａｎｊｉａｎ． Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｖｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｂｉｏｎｉｃ ｐａｔｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｎｔ ｃｏｌｏｎｙ ａｌ⁃ ｇｏｒｉｔｈｍ ［ Ｊ ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｉｎｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， ２０１３， ３４ （２）： ８８⁃９１． ［２０］胡静， 王辉， 徐小红， 等． 基于同类样本覆盖的 ＢＰ 网 络结构设计准则研究［Ｊ］． 系统工程与电子技术， ２００７， ２９（４）： ６０５⁃６０８． ＨＵ Ｊｉｎｇ， ＷＡＮＧ Ｈｕｉ， ＸＵ Ｘｉａｏｈｏｎｇ， ｅｔ ａｌ． Ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｄｅ⁃ ｓｉｇｎｉｎｇ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｉｎ ｃｏｎｇｅｎｅｒ ｓａｍｐｌｅ ｃｏｖｅｒｉｎｇ［ Ｊ］． Ｓｙｓｔｅｍｓ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ， ２００７， ２９（４）： ６０５⁃６０８． ［２１］李晗， 武妍． 仿生模式识别理论在性别识别中的应用 ·１０· 智 能 系 统 学 报 第 １１ 卷