多层前馈神经网络的学习和综合算法

本文提出多层前馈网络的一种新的学习和综合算法──ｆｐ算法，并证明由此算法得到的网络作为通用联想记忆器时，具有如下优点：（１）每个样本都是吸引中心；（２）每个样本的吸引半径达到最大值；（３）网络没有假吸引中心；（４）网络具有最少的元件个数；（５）学习的复杂性达到最优（就其复杂性的阶而言）．故此网络在性能、结构、计算复杂性等方面均达到很好状态．