摘  要：同仁均知，训练F2N2（Feed Forward Neural Network：前馈神经网络）的方法虽然很多，但是至今未能彻底解决“收敛不迅速”和“收敛不稳健”这两大难题，从而影响了F2N2的应用。针对此问题，文章研究了一种训练&应用F2N2的新方法，该方法灵活地将BPNN（Back Propagation Neural Network：反向传播神经网络）关键训练算法和分层优化算法亲和、协调的自然结合，并且对每层的（Weight：“权”）训练独立进行，精心创建了用级数精确表达的F2N2目标函数，不仅能将优化每层的问题简化为线性问题[登陆后可查看全文]