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结合自适应谐振理论和域理论的优点，针对回归估计问题的特性，提出了一种新型神经网络回归估计算法ＦＴＡＲＴ３．该算法学习速度快、归纳能力强，不仅具有增量学习能力，还克服了ＢＰ类算法需要人为设置隐层神经元的缺陷，直线、下弦、二维墨西哥草帽、三维墨西哥草帽等４个实验表明，ＦＴＡＲＴ３在函数近似效果和训练时间代价上都优于目前常用于因归估计问题的ＢＰ类算法。