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采用基于误差反向传播的双权值神经网络学习算法,同时确定核心权值、方向权值以及幂参数、学习率等参数,通过适当地调节这些参数,从而实现尽可能多种不同超曲面的特性。在对双权值网络进行训练时,通过对人物头像的分割,将该算法与带动量项BP算法进行了比较。最后将双权值神经网络成功地运用于车牌号码等图像的分割工作中,取得了良好的图像分割效果。