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从连续时间动力学的角度，研究了多层前馈神经网络的学习问题。基于李雅普诺夫稳定性分析方法，建立了一种神经网络权重参数连续调整的学习算法，并基于连续时间系统仿真的思想，给出了一种算法实现的自适应策略。算法实现中，通过估计截断误差估计自动调整步长，几乎不需要人工确定任何参数，而且可以保证算法的稳定性及计算精度。最后，给出了一个典型的应用算例。