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本文提出了一种新型权值调整规则，当神经元输出值接近于0或l时，确保足够的权值调整幅度，解决了标准BP（Back Propagation）网络在训练进入平坦区后难以摆脱，训练速度很慢的问题。并给出了利用单隐层BP网络逼近非线性函数的仿真实验，证实了新规则在训练速度上的优越性，得出新规则中控制因子的理想取值为0．95。