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文章指出了随机神经网络ｅｍ学习算法仍然存在着收敛于局部极小值之缺陷。针对三层随机感知机，文章将ｅｍ学习算法与Ｓｏｌｉｓ和Ｗｅｔｓ的随机优化算法结合起来，提出了三层随机感知机的混合型新学习算法ＨＲｅｍ。文章从理论的角度证明了混合型新学习算法ＨＲｅｍ能以概率１全局收敛于随机感知机的基于Ｋｕｌｌｂａｃｋ－Ｌｅｉｂｌｅｒ差异度量的最小值，这一理论结果对ｅｍ学习算法的深入研究有重要意义。