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在设计了一种具有实用意义的形态学开、闭滤波的神经网络模型基础上 ,完成了用于目标检测识别的优化学习算法 ,为克服BP算法存在的收敛速度慢、需要选择学习参数且无法保证全局最优等固有缺陷 ,将启发引导策略与学习规则相结合 ,采用了一种动态调控学习参数的自适应BP学习算法。试验结果表明 ,该算法不仅能适应复杂多变的背景环境 ,而且对运动目标的持续检测能力具有位移不变、伸缩不变和旋转不变的特性