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为解决传统人工神经网络在处理输入与输出时具有时滞效应和时间累积效应等的不足，将系统理论中单位脉冲响应函数融入到神经网络模型，构建了一种新的神经元模型——咏冲响应神经元．并基于此神经元，建立了单隐层的前馈型脉冲响应神经网络，同时推导出了训练脉冲响应神经网络的BP学习算法，为脉冲响应神经网络从理论走向应用奠定基础．通过在降雨径流模拟中的实际应用，脉冲响应神经网络获得了良好的应用效果，说明脉冲响应神经网络在处理高度非线性复杂映射系统时具有更大的适应性和优越性．