神经网路具有并行计算，回转窑分布式信息存储、容错能力强以及备子适应学习功能等一系列优点。正是由于这些优点，回转窑神经网络的研究受到广泛的关注吸引了许多研究工作者的兴趣，回转窑模糊神经网络一般看来说，神经网络不适于表达基于规则的知识，因此在对神经网络进行训练时，由于不能很好地利用已有的经验知识，常常只能将初始权值取为零或随机数，从而增加了网络的训练时间或者陷入非要求的局部值。对于回转窑的模糊神经网路这些应该说是神经网路的一个不足。

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