摘要： 本文基于ＴｕｒｂｏＰｒｏｌｏｇ语言建立了一个集建网、编辑、学习及推理于一体的通用型神经网络系统ＤＤＮＥＴ，具有较完善的人机界面．高度的容错能力，并综合了目前ＢＰ网络的学习方法，采用了三种方法．即平均值法．累加法和随机法，学习过程采用文本与图形两种监控形式，并建立了完全脱离于Ｐｒｏｌｏｇ语言的导人导出规贝．针对设备状态的识物，对比了三种方法的优劣，显示了随机法较其他两种方法具有更好的学习性能．

关键词: 神经网络，Prolog语言，机器学习，导人导出规则，过程监控，设备状态识别

中图分类号: 

• TP18