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众所周知，神经网络在模式识别问题上有着广泛的应用^[1]，近十几年在生物信息学中神经网络也有很好的表现，例如预测蛋白质的二级结构^[2]，识别各种具有重要生物学意义的序列模体(motif)等等^[3],为了提高识别精度，一个主要问题是如何从训练数据获得恰当的神经网络拓扑构形和权重参数。本文以三层前传网络为例来讨论这一问题。