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提出了一种立体神经视觉系统中零件识别的学习方法。与标准的BP算法对比有两点改进:①用变尺度方向代替负梯度方向作为搜索方向;②用可变的最优学习率来代替不变的学习率,采用上述2仆改进后,训练速度和收敛性都有较大的改善,实际应用表明,所提出了垢训练速度、收敛性和稳定性都比标准BP算法有较大的提高。