摘要：针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点，对梯度下降ＢＰ算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法（ＭＰＡＲＴＡＮ算法）。该算法计算复杂度不高于动量ＢＰ算法，与ＦＲ共轭梯度法相比，该算法的稳定性好，又具有共轭梯度法的优点，收敛速度快。文中给出了该算法的收敛定理，并用２个实验例子比较了动量ＢＰ算法、ＦＲ共轭梯度法和ＭＰＡＲＴＡＮ算法的计算结果。

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