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针对神经网络的发展状况，利用概率及其它数学的方法，对神经网络中BP算法进行了分析，对BP算法的学习速度慢、容错能力差、算法不完备等缺点进行了讨论，得出BP神经网络的这些局限性均是BP算法本身固有的。在此基础上提出新的算法TFP，并讨论了网络假吸引中心的问题，在网络性能上，对保持知识的稳定性也作了探讨。