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本文针对模式识别研究中存在的一些主要问题,提出采用神经网络的方法来研究模式识别问题,不应只把它作为实现现有模式识别的一种分类工具,而应根据实际问题,更加从分的发挥神经网络在特征提取、特征优化,以及非线性划分等方面的优势.最大程度的融合先验知识与网络结构当中,以弥补样本数不足的问题.文中结合具体问题对当前状况作了简要的论述。