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前向网络隐层节点数的设置问题一直是人工神经网络领域中的一个困难的问题，［５］中所获得的对ｎ－维超立方体顶点进行二分类的二进前向网络隐节点数的上界约为２＜’ｎ－１＞／３。为了获得二进前向网络隐节点数目的最小上界，该文通过设置超立方体顶点进行容错分类的容错分类超平面，使得分类超平面规范化，从而简化对问题的分析，同时通过构造法，最终获得了二进前向网络对两类模式进行分类所需的隐节点数目的最小上界，仅为２ｎ－３，彻底解决了二进前向网络隐节点数目的设计问题。