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【摘要】从神经网络的连接方式着手,扩展从隐含层到输出层的连接,提出了一种新的神经网络连接结构,在此基础上推导出了相应的学习算法.并通过对奇偶问题、非线性函数逼近问题、模式分类问题等的仿真,验证了所提出方法的有效性.实验结果表明,通过适当地调整线性输出与非线性输出的比例,所提出的算法具有训练速度快和正确识别率高的双重优点.