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本文研究了批方式和序贯方式训练的外监督前馈网络的全局最小条件。对于序贯训练方式，我们证明在其对应误差表面上总是存在Ｎ（训练样本个数）个局部最小点；对于批处理训练方式，我们证明网络获得零代价全局最小解的充要条件的充分条件是，隐节数Ｍ大于或等于非吻合的样本数Ｎ。并且证明，在满足上面充要（分）条件下，所定义的误差代价函数对应的误差表面上不存在除零代价以外的任何局部最小值。进一步推知，若Ｃ≤Ｍ〈Ｎ（Ｃ为输