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该文在深入分析基本ＢＰ算法的基础上，提出了ＢＰ改进算法，通过引入误差反传基础量，使算法的收敛性能得到了很大提高，增强了算法的输入输出映象学习能力；另一方面，正如人类的遗忘优化了所学知识，人工智能将遗忘机制引入到ＢＰ算法中，使新算法在不断学习网络权重和节点偏置的同时也加入适当的遗忘量，这样学习以后得到的便是一个链接较少，偏置较小的优化网络结构，因此新算法具备了结构学习能力，成为一种崭新的结构学习算法。该文同时介绍了新算法的实现方法和实验结果。（本刊录）