摘要：ＢＰ神经网络近年来广泛地应用于图象分类，但是它也有多层感知器神经网络的通病，即隐含层及其节点数问题，局部最小问题、训练速度问题等，为了从根本上解决这些问题，该文提出了一种高阶神经网络分类算法，这种高阶神经网络没有隐含层，从而也就没了隐含层及其节点数的问题；它的模式划分界面是 一性的，从根本上解决了局部最小问题；同时它的训练速度更快，分类精度更高，该文详细介绍了这种高阶神经网络的构造、学习方法、工分

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