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本文首先详细地阐述了Ｅｌｍａｎ神经网络的结构、原理和学习算法。为了进一步提高Ｅｌｍａｎ神经网络的逼近能力和动态特性，我们提出了一种改进的Ｅｌｍａｎ神经网络模型。这种新的Ｅｌｍａｎ神经网络在关联节点与输出节点之间又增加了一组可调权值，利用误差回馈原理推导出了其相应的学习算法。仿真实验结果表明，改进的Ｅｌｍａｎ神经网络比原来的网络具有更好的动态性能，对于贯序输入输出数据的逼近收敛速度更快。