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该文针对前馈神经网络ＢＰ训练算法收敛速度慢的缺陷，尝试从权初值的选取，权值优化方法及学习率动态优化三方面对ＢＰ算法进行改进，总结出一种前馈神经网络快速学习算法。该算法用Ｗｉｄｒｏｗ－Ｎｇｕｙｅｎ法初始化网络权值，在权值学习中采用ＳＲＩ／ＢＦＧＳ组合变尺度法进行寻优，同时用类牛顿法动态优化学习率。仿真结果表明，该算法不仅能大大加快网络的学习速度，而且对网络权的初值选取不敏感，是一种很有效的ＢＰ算法进行方案。