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神经网络优化问题是智能计算研究领域中的一个前沿课题．在剖析神经网络优化问题现代方法优缺点的基础上，探讨了神经网络优化问题的研究动态和重大进展：结构优化方面目前主要是利用网络自身的性质及寻求新的算法优化网络的隐层层数与隐层节点数，但效果并不明显；权值优化方面多数研究是固定结构单方面优化权值，结构与权值优化的同步进行还有很大的研究空间；BP算法是优化神经网络最常用的一种方法，随着与智能算法的融合，性质得到了一定的改进，其中BP网络各种性能综合改进的研究是近年来研究的热点．针对神经网络优化存在的问题提出了改进的