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在应用地球物理领域中，人工神经网络在模式识别和油气预测方面得到较好地应用，前向网络的重要特性是能够总结，归纳已知样本隐含的函数关系。然而礤推广性能有待进一步研究，为此，本文强调了这个问题的重要性，并提出了改善网络推广性能的技术；就是在网络的学习过程中，不仅使总误差下降，还尽可能使建立的“隐函数”平滑，并用曲率表征隐函数的平滑程度，计算实例表明，本文的算法可以明显地改善网络的推广性能。最后给出了用该