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为解决传统的BP学习算法因采用梯度搜索技术而具有的收敛速度慢、容易陷入局部极小等缺点，提出了一种基于多参数空间快速搜索遗传算法的网络权值优化方法．该方法采用误差均分的变尺度搜索技术来训练网络权值，将网络权值的训练转化为多参数空间的寻优问题．训练实例对比结果表明，由于采用了并行计算及变尺度搜索技术，该算法不仅收敛速度快，网络逼近精度高，而且能实现全局最优，克服了BP算法易于陷入局部极小的问题，说明了该方法的有效性．