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人工神经网络（ANN）内部行为的研究，无论是对生物神经系统内部工作机理、ANN理论，还是对ANN应用都有重要意义。本文在作者原有工作基础上加以发展，针对多层感知器网络应用于模式识别、分类、 数逼近与参数估计的内部行为，作出了明确解释；以单陷层结构为典型，定义了隐层神经元输出为网络输出量的“（正、负）内部分量”，陷层权重分布为网络求解问题的“内部判决模式”；并给出了应用这一理论分析的实例。