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通过对人类学习机理和机制的研究，以及对现有ＢＰ神经网络学习算法及其改进的深入分析，本文提出了一种新的学习算法。该学习算法使神经网络学习由纯数学推导向智能化（启发式）学习发展，获取解决问题的最佳结构中神经元数及神经元间的联接数随问题的变化而动态变化，克服了目前神经网络学习算法普遍存在的学习时间长、局部极小等问题。