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ＢＰ网络是一全局逼近的网络，通常，在对样本数据的选取要求上，它不如ＲＢＦ网络同，即ＢＰ网络 训练样本数据的代表性不强时 表现出对非线性函数较强的逼近性能，鉴于此，作者提出一种复合型前馈神经经网络结构，在此结构中，笔者采用了ＢＰ神经网络对训练数据进行预处理而得到径向基函数（ＲＢＦ）网络的初始中心矢量点集的方法，该方法使得ＲＢＦ网络中心矢量点集由传统的随机确定改为它的优化选取，由它确定的ＲＢＦ网络的中