1、雙權值神經網絡是王守覺院士在基于連接主義網絡理論上提出的一種新型神經網絡，雙權值神經網絡具有二個權值的神經網絡，由它構成的前饋型神經網絡是一個性能優(yōu)越的函數逼近網絡。目前，已廣泛應用于人臉檢測、語音識別、蛋白質結構預測等領域。 本文首先回顧了人工神經網絡研究的發(fā)展歷史與現(xiàn)狀；概述了神經網絡的一些基本概念和理論；描述了雙權值神經網絡的數學模型、特性及其算法。然后，對神經網絡的函數逼近理論進行了分析與總結。 本文提出了一種雙

2、權值神經網絡的構造性算法，并證明了其有效性。該算法的核心思想是先在網格上找到極值點，然后將它們投影到坐標軸上以獲得一個合適的2-phase的基函數，并將這些基函數組合成雙權值網絡的基函數。本章從理論高度證明了該方法能夠構造出滿足給定條件下雙權值神經網絡，其隱節(jié)點數幾乎最少。 本文還從雙權值神經網絡的結構出發(fā)，提出了一種基于雙權值神經網絡的非特定人連續(xù)數字語音識別的算法。該算法首先根據實際連續(xù)數字語音的各不同數字音節(jié)，構建連續(xù)語音