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在数字复合正交神经网络的基础上提出一种模拟复合正交神经网络，并用于曲线重建。由于模拟神经网络采用连续学习算法，故网络学习收敛速度快。仿真结果表明，在单变量和多变量复杂函数曲线重建中，用模拟复合正交神经网络方法重建的曲线具有很高的逼近精度。本文提出的曲线重建方法是一种快速有效的方法。由于该模拟神经网络可望用模拟电路实现硬件化，因此在图象图形实时处理中具有很好的工程应用前景。