摘要：本文讨论如何构造在平面刚体运动和伸缩变换下，具有不变性模式识别能力的神经网络，即建立一个前向多层的神经网络，它具有如下性质，若网络能识别某一样本，同同时也能识别该样本经刚体运动及伸缩之后的任一状态，按文中给出了的构造方法，得到的网络具有如下性质：网络对运动和伸缩变换具有不变性，拓扑结构简单，网络的元件个数为Ｏ（ｎ）连接复杂性低，每个元件的输入端只需Ｏ（ｎ）（其中ｎ是输入向量的维数）学习和识别的速度

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