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在模式识别中，前向神经网络通常有一个输入层，一个输出层和几个隐藏层。其中，对于实现输入层和输出层之间的精确函数映射，隐藏层增加了额外的非线性，但是，不能对隐藏层与输入层和输出层的语义联系进行合理的证明。提出一种有监督的模糊Petri模型和训练算法，能对隐藏层的语义进行证明，并能对杂乱的训练样本进行学习和推理。通过在模式识别中的应用，结果表明，该模型和算法是可行有效的。